基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别方法，首先人为设计不同Cd污染含量下的标准土壤样本，利用土壤背景样本实验室添加污染物制作Cd污染标样，并分析其理化性质，获得土壤标样室内光谱及重金属Cd含量数据；然后，采用光谱重采样—标准正态变换(SNV)—一阶/二阶微分—背景样比值系列光谱变换方法实现光谱数据的预处理，同时采用描述性统计分析土壤重金属Cd含量；最后，采用偏最小二乘回归方法构建土壤重金属Cd含量反演模型，基于模型提取光谱响应特征波段。这是当前在土壤采样成本高，效率低，难以满足大范围、快速实现土壤重金属含量反演条件下，发明专利技术的一种可准确、高效估算土壤重金属Cd含量的方法。

Inverse modeling of soil heavy metal Cd content and spectral response characteristic band recognition method based on Hyperspectral Characteristics of indoor standard samples

The invention discloses a recognition method of response characteristic band of Cd content in soil sample Inversion Modeling indoor high spectral characteristics and spectral based on the first man-made pollution content under different Cd design standard of soil samples, soil samples using laboratory background added pollutants produced Cd pollution standard sample, and analysis of its physical and chemical properties, soil standard data like indoor spectrum and heavy metal content of Cd; then, using spectral resampling, standard normal transformation (SNV) - order one / two order differential - like background ratio series of spectral transformation method of spectral data preprocessing, while using descriptive statistical analysis of soil heavy metals content of Cd; finally, using partial least squares regression method to construct soil the content of heavy metal Cd inversion model, model extraction based on spectral response characteristic band. This is the soil sampling of high cost, low efficiency, difficult to meet the large-scale, fast implementation of soil heavy metal content inversion conditions, an accurate and efficient estimation of soil heavy metal content of Cd the method of the invention.

【技术实现步骤摘要】
基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别方法
本专利技术涉及土壤重金属含量高光谱反演领域，特别涉及基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别的方法。
技术介绍
随着城市化、工业化和农业集约化的发展，农用地土壤重金属污染物因残留时间长、隐蔽性强、迁移性小、毒性大、不易被微生物降解、可以通过食物链富集等特点，逐渐受到国内外研究者的普遍关注。然而，因大范围高密采样成本耗费巨大、常态化快速高效动态监测难以实施，大范围开展重金属污染治理至今仍然存在“重金属污染安全隐患点不清、污染空间格局不明”两大突出问题，已成为摆在土壤重金属污染全面与深度治理面前的一道“理论与方法”鸿沟，无法满足国家在广域地理空间快速高效查清重金属污染空间格局、发现流域重金属污染时空演化规律与形成机制、控制污染范围扩大和转移、合理规划农业生产、减少污染产品损害国民健康的重大需求。与此同时，新兴的遥感探测技术具有能通过非接触的方式对目标物体进行快速、动态、大范围监测的特征，高光谱更是因其多且连续的光谱波段优势逐渐被广泛应用于土壤重金属污染监测研究中，为定量反演土壤重金属含量提供了新的契机，使得大范围、高时空分辨率、高精度快速探测土壤重金属污染靶区的含量空间分布成为可能。近年来，国内外围绕土壤重金属含量高光谱反演开展了大量的研究工作。截止目前，大量研究已证实：当土壤重金属含量达到一定数值时，在地面可见光、近红外和热红外波段光谱测试中可发现明显的重金属光谱响应特征；在土壤重金属含量偏低时，仍可通过地面土壤有机质、铁猛氧化物和粘土矿物的光谱特征间接推算重金属含量。然而，土壤成分复杂，重金属含量甚微，有效排除土壤水分、有机质、铁锰氧化物等成分光谱干扰，建立重金属含量反演模型，准确识别微量重金属元素光谱响应特征波段，是亟待解决的关键技术难题。
技术实现思路
为了有效排除土壤水分、有机质、铁锰氧化物等成分光谱干扰，准确识别微量重金属元素光谱响应特征波段，本专利技术提供一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别的方法。为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是，一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别的方法，包括以下步骤：步骤1：土壤标样制作及其准确重金属Cd含量与土壤光谱数据获取；步骤2：土壤重金属Cd含量分析与光谱数据预处理；步骤3：基于步骤2转换得到的光谱数据的土壤重金属Cd含量反演建模，实现光谱响应特征波段识别。所述的方法，步骤1中所述的土壤标样的制作及准确其重金属Cd含量的获取，包括以下步骤：步骤1)：充分考虑土壤重金属Cd污染含量实际变化范围及其光谱响应效果，人为设计不同Cd污染含量(>50等级)(单位：mg/kg)下的标准土壤样本；步骤2)：采用格网采集方式以1m×1m分辨率采集研究区未经重金属污染的背景土壤样本若干(>50份)，留作标样添加土壤底样；步骤3)：将步骤2)采集到的背景土壤经实验室烘干、研磨处理，准确称量得到标样添加土壤底样，每份100g；步骤4)：取步骤3)处理后的底样一份，采用三酸消化——原子吸收分光光度法实验室化学分析测定背景土壤重金属Cd含量(单位：mg/kg)；步骤5)：计算达到步骤1)中设定的Cd污染含量值需向100g底样中添加的1000mg/kg的Cd标准溶液，计算公式如下：C＝100(A-S)/ρ式中，C代表加入100g底样土壤中的Cd标准溶液量(单位：ml)，A代表步骤1)中设计的土壤标样的重金属Cd含量(单位：mg/kg)，S代表步骤4)中测得的背景土壤样本的重金属Cd含量，ρ代表Cd标准溶液的密度(单位：kg/m3)。特别地，向100g土壤底样中人为添加Cd标准溶液后，需经风干处理后测定土壤重金属Cd含量，标样Cd含量最高不超过0.1mg，为底样的10-4数量级，可忽略不计，因此土壤总量按100g计。步骤6)：实验室按步骤5)中计算得到的Cd标准溶液量依次添加到步骤3)获取的土壤底样中，制得土壤标准样本；步骤7)：采用三酸消化一一一原子吸收分光光度法实验室化学分析测定步骤6)中制得的土壤标样，准确获取土壤标样重金属Cd含量。所述的方法，步骤2中所述的土壤污染标样光谱与背景样本光谱作比值的光谱预处理方法，包括以下步骤：步骤1)：将实验室人为添加Cd污染标样制作的土壤标样光谱与未经人为添加重金属Cd标准溶液的土壤背景样本光谱同时做10nm间隔重采样—标准正态变换(SNV)—一阶/二阶微分处理，得到转换后的光谱数据；步骤2)：将经步骤1)光谱变换后的土壤污染标样光谱与背景样本光谱作比值，得到光谱特征数据，计算公式如下：Ri＝Ai/Bi(i＝1,2,…,n)式中，n代表光谱波段数，i代表第i个波段，Ai代表第i个波段的步骤1)光谱转换后的土壤污染样本光谱反射率，Bi代表第i个波段的步骤1)光谱转换后的土壤光谱反射率，Ri代表第i个波段经比值变换后得到的光谱反射率，作为土壤重金属Cd含量高光谱反演建模输入变量光谱特征数据。附图说明图1为实验室标样制作方法流程；图2为光谱基于各类光谱预处理方法的光谱变换效果实例；图3为偏最小二乘法建模因子提取过程的基本原理；图4为偏最小二乘法建模最小平方误差理论原理。具体实施方式下面是对本专利技术一个优选实施例，结合附图进行的详细说明。1、如图1流程图所示，土壤标样制作及其准确重金属Cd含量与土壤光谱数据获取，具体原理方法如下：步骤1)：充分考虑土壤重金属Cd污染含量实际变化范围及其光谱响应效果，人为设计不同Cd污染含量(>50等级)(单位：mg/kg)下的标准土壤样本；步骤2)：采用格网采集方式以1m×1m分辨率采集研究区未经重金属污染的背景土壤样本若干(>50份)，留作标样添加土壤底样；步骤3)：将步骤2)采集到的背景土壤经实验室烘干、研磨处理，准确称量得到标样添加土壤底样，每份100g；步骤4)：取步骤3)处理后的底样一份，采用三酸消化——原子吸收分光光度法实验室化学分析测定背景土壤重金属Cd含量(单位：mg/kg)；步骤5)：计算达到步骤1)中设定的Cd污染含量值需向100g底样中添加的1000mg/kg的Cd标准溶液，计算公式如下：C＝100(A-S)/ρ式中，C代表加入100g底样土壤中的Cd标准溶液量(单位：ml)，A代表步骤1)中设计的土壤标样的重金属Cd含量(单位：mg/kg)，S代表步骤4)中测得的背景土壤样本的重金属Cd含量，ρ代表Cd标准溶液的密度(单位：kg/m3)。特别地，向100g土壤底样中人为添加Cd标准溶液后，需经风干处理后测定土壤重金属Cd含量，标样Cd含量最高不超过0.1mg，为底样的10-4数量级，可忽略不计，因此土壤总量按100g计。步骤6)：实验室按步骤5)中计算得到的Cd标准溶液量依次添加到步骤3)获取的土壤底样中，制得土壤标准样本；步骤7)：采用三酸消化一一一原子吸收分光光度法实验室化学分析测定步骤6)中制得的土壤标样，准确获取土壤标样重金属Cd含量。2、采用光谱重采样—标准正态变换(SNV)—一阶/二阶微分—背景样比值系列光谱变换方法进行光谱数据预处理，具体原理方法如下：步骤1)：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：制作土壤标样；步骤2：从土壤标样中获取重金属Cd含量与土壤光谱数据，对土壤重金属Cd含量进行分析，并对光谱数据进行预处理；步骤3：基于步骤2转换得到的光谱数据的土壤重金属Cd含量反演建模，实现光谱响应特征波段识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于室内标样高光谱特征的土壤重金属Cd含量反演建模及其光谱响应特征波段识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：制作土壤标样；步骤2：从土壤标样中获取重金属Cd含量与土壤光谱数据，对土壤重金属Cd含量进行分析，并对光谱数据进行预处理；步骤3：基于步骤2转换得到的光谱数据的土壤重金属Cd含量反演建模，实现光谱响应特征波段识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中所述的制作土壤标样，包括以下步骤：步骤1)：制作多个不同Cd污染含量下的标准土壤样本；步骤2)：采集研究区未经重金属污染的背景土壤样本若干个，并在处理后进行称量，得到多份标准质量的标样添加土壤底样；步骤3)：取步骤2)处理后的标样添加土壤底样一份，采用三酸消化——原子吸收分光光度法实验室化学分析测定背景土壤重金属Cd含量；步骤4)：计算达到步骤1)中设定的Cd污染含量值需向标准质量底样中添加的1000mg/kg的Cd标准溶液量；步骤5)：按步骤4)中计算得到的Cd标准溶液量依次添加到步骤2)获取的土壤底样中，制得土壤标准样本；步骤6)：采用三酸消化——原子吸收分光光度法实验室化学分析测定步骤5)中制得的土壤标样，准确获取土壤标...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹滨，姜晓璐，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43