好文推荐 | 利用实验室和野外反射率光谱预测土壤重金属Cd含量
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论文标题：
Predicting cadmium concentration in soils using laboratory and field reflectance spectroscopy
发表期刊：
Science of the Total Environment 650 (2019): 321–334
论文全文链接：
https://authors.elsevier.com/c/1XhHuB8ccgeBb
主题词
土壤重金属，反射率光谱，土壤光谱活性物质，适用性，遗传算法
研究背景
在正经历快速城镇化和工业化的国家和地区，土壤重金属污染已成为一个严重的环境问题，并严重威胁粮食安全和人类健康。土壤重金属污染调查的常规方法是采样分析法，即野外广泛的土壤样本采集结合样本实验室化学分析。这种方法费时费力、成本高，调查点离散且有限，难以满足大范围的土壤重金属污染监测的需要。遥感特别是高光谱遥感则为大范围迅捷监测提供了一种有效途径。但现有研究大都局限于某一个研究区的实验室光谱，未深入讨论方法在不同地区、不同尺度光谱间的适用性，而探讨实验室建立的模型/方法能否移植到野外光谱或遥感图像上对于应用尤为重要。
另外，大量研究表明，土壤光谱活性物质（有机质、铁氧化物、粘土矿物）对重金属的吸附和固定是利用土壤反射光谱预测土壤重金属含量的机理。然而，现有的高光谱预测研究没有考虑土壤光谱活性物质在吸附和固定重金属时的差异，笼统地将整个可见-短波红外谱段用于重金属含量预测，导致模型机理性不强、普适性较差。
因此，本研究采用矿区和农作区两组实验室与野外光谱，提出选取土壤重金属主要吸附和固定物质的光谱预测重金属的方法，以期提高模型的机理性、稳定性和反演效率，并验证方法在不同实验区及不同尺度（实验室和野外）光谱下的反演精度和可移植性。
研究方法
本研究提出一种基于土壤光谱活性物质光谱特征的重金属含量预测方法，首先根据土壤重金属类别确定对该重金属具有主要吸附和固定作用的土壤活性物质，然后通过土壤活性物质的光谱特征建立重金属与土壤光谱的联系，提取相关土壤活性物质的特征光谱，通过遗传算法（Genetic Algorithm）和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression)（GA-PLSR）建立土壤重金属含量预测模型，实现利用土壤反射光谱预测重金属含量。
以土壤重金属镉（Cd）含量预测为例，利用湖南衡阳铅锌矿区46个土壤样本的实验室光谱和野外光谱、保定某农作区42个土样的实验室及野外光谱，对提出的土壤重金属含量预测方法进行验证。土壤有机质是重金属Cd的主要吸附和固定物质。因此，确定有机质的光谱特征子集为600-800nm，提取该子集用于土壤重金属Cd含量预测。将光谱特征子集反演方法与全部可见-短波红外波段预测方法进行了Cd含量反演结果对比分析，并应用湖南衡阳矿区和保定某农作区两组实验室和野外光谱数据验证方法的有效性和可移植性。
结果及主要结论
与可见-短波红外全谱段建模相比，提取土壤有机质光谱特征子集的建模方法能够显著提高重金属Cd含量预测精度。对于衡阳矿区数据，与全谱段建模方法相比，有机质特征子集方法将基于实验室光谱的反演精度RPD和R2由1.473 和 0.508提高到2.997和0.881，将基于野外光谱的反演精度RPD和R2由1.437和0.484 提高到1.992和0.731；对于保定农作区数据，将基于实验室光谱的反演精度RPD和R2由1.919和 0.707提高到3.727和0.923，将基于野外光谱的反演精度由1.057和0.036提高到1.747和0.646。采用顺序提取样本划分训练集与验证集的方法能够进一步提高反演精度。
研究表明，利用土壤有机质光谱特征子集结合GA-PLSR的建模方法进行土壤Cd含量高精度反演是可行的，该方法对实验室和野外光谱均具有很好的适用性，并有望推至航空/卫星高光谱遥感图像，实现大范围的土壤重金属遥感监测。
本研究提出的利用对重金属具有主要吸附和固定作用的土壤活性物质的特征光谱预测重金属含量的方法为利用土壤反射光谱预测重金属含量开辟了新方向，提供了一个稳定、可靠的预测方法。
研究团队近期研究成果：
张霞，吴兴，林红磊，王楠. 2018. 火星Eberswalde撞击坑三角洲矿物丰度反演，遥感学报,22(2): 304–312.
原文链接：
http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=ygxb-22-2-zhangxia&flag=1
王文静，张霞，赵银娣，王树东. 2017. 综合多特征的Landsat8时序遥感图像棉花分类方法.遥感学报, 21(1): 115-124.
原文链接：
http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=ygxb-21-1-wangwenjing&flag=1
张立福,陈浩,孙雪剑,付东杰,童庆禧.2017.多维遥感数据时空谱一体化存储结构设计.遥感学报,21(1):62-73.
原文链接：
http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=ygxb-21-1-zhanglifu&flag=1
张立福,王思恒,黄长平.2018.太阳诱导叶绿素荧光的卫星遥感反演方法.遥感学报,22(1):1-12.
原文链接：
http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=ygxb-22-1-zhanglifu&flag=1
林红磊，张霞，孙艳丽. 2016.基于矿物单次散射反照率光谱库的稀疏解混算法，遥感学报, 20(1): 53-61.
原文链接：
http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=r15079&journal_id=jrs&flag=1
孙艳丽, 张霞, 帅通, 尚坤, 冯淑娜. 光谱角-欧式距离的高光谱图像辐射归一化, 遥感学报, 2015, 19(4): 618-626.
原文链接：
http://www.jors.cn/jrs/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=R14176&flag=1
第一作者
张霞，中国科学院遥感与数字地球研究所研究员，博士生导师，主持国家科技支撑计划、重点研发计划、国家自然科学基金等科研课题30余项。获国家科技进步二等奖1项、中国科学院杰出科技成就奖等奖项3项。
通信作者
孙伟超，中国科学院大学博士研究生，主要研究方向：高光谱遥感土壤参数预测与土壤重金属污染监测。
团队介绍
张霞研究员带领刘佳助理研究员、王楠助理研究员及博士、硕士研究生共十余人，主要研究领域包括高光谱生态遥感、高光谱环境监测、高光谱深空矿物探测，涉及遥感图像时空谱去噪、植被精细分类、混合像元分解、地表参数定量化反演等前沿算法研究。
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