频率域光谱的土壤铜铅浓度差异区分及反演研究
2022-02-03付萍杰
付萍杰
山东建筑大学测绘地理信息学院,山东 济南 250101
土壤是人类生存环境的重要载体,土壤重金属污染问题一直备受关注。随着可见光-短波红外(VNIR-SWIR)高光谱和X-射线荧光(XRF)技术的发展,因其具有光谱信息量大、高效便利、可无损监测等的优势,在土壤重金属浓度监测中取得了越来越多的成果。总结其应用成果来看,只能借助光谱域变换反演土壤Cu、Pb浓度,鲜有对Cu、Pb污染土壤光谱从频率域角度进行局部细节信息的深入挖掘。
论文通过向土壤中添加不同量的胆矾CuSO4·5H2O(硝酸铅Pb(NO3)2)设计了不同Cu、Pb浓度的土壤样品试验,并野外采集内蒙古自治区锡林浩特市锡林郭勒盟某煤矿区周边0~20 cm深度的地表土壤,分别利用SVC HR-1024I高性能地物光谱仪和Niton XL3t 950 PXRF采集土壤样品VNIR-SWIR光谱和XRF光谱。采用频率域方法探究土壤样品光谱间的微弱差异规律,并利用VNIR-SWIR光谱的频率域参数建立土壤Cu、Pb浓度反演模型。主要研究成果如下:
(1) 利用光谱的SPWVD,提出了一种光谱二阶差分Gabor展开法,将不同CuSO4·5H2O及Pb(NO3)2添加量的实验室土壤样品的VNIR-SWIR光谱变换到频率域进行分析探究。结果表明,2100~2500 nm光谱范围内,土壤样品光谱的SPWVD表现出微弱的差异规律,根据光谱频率分布的不同,可推测土壤Cu浓度阈值在121~492.3 μg·g-1之间,土壤Pb浓度阈值为568~747.33 μg·g-1。在800~2500 nm光谱波段区间内,土壤样品光谱的二阶差分Gabor展开系数尺度及系数等高线分布表现出一定的差异规律,且该方法推测的土壤Cu浓度阈值为159~215 μg·g-1,土壤Pb浓度阈值为568~747.33 μg·g-1。两种方法相互验证了推测的土壤Cu、Pb浓度阈值的一致性。
(2) 以实验室研究方法得到的成果为支撑,对Cu、Pb浓度明显低于实验室设计样品的野外实地采样土壤进行研究。在800~2500 nm波段范围内,以频率域为基础的土壤光谱二阶差分Gabor展开法可识别75%的实地采样土壤样品的Pb浓度超标。谐波分解重构的方法可成功应用于土壤XRF光谱去噪,当谐波分解次数为400时土壤XRF光谱去噪效果最佳。土壤去噪XRF光谱的SPWVD可识别75%的Pb浓度超标样品及79.17%的Pb浓度不超标样品。推断该地区土壤Pb浓度超标的XRF光谱特征波段为6.42 KeV和9.42~10.92 KeV。
(3) 通过土壤样品VNIR-SWIR光谱的希尔伯特-黄变换分析(HHT)探究不同Cu、Pb浓度土壤光谱的特征波段,选择合适的HHT参数、土壤变换光谱、SOM浓度及土壤含水率作为参数,利用箱形图、聚类分析、偏最小二乘回归(PLSR)的数学统计分析方法建立土壤Cu、Pb浓度反演模型。结果表明:随着土壤中Cu、Pb浓度的变化,光谱Hilbert谱峰值(Ea)存在一定的变化规律,EMD能量熵(Em)可描述土壤样品光谱在频率域内的EMD能量分布的混乱程度,对Em、Ea、SOM浓度、土壤含水率及与Cu、Pb实测浓度相关性较高的波段处的变换光谱进行箱形图及系统聚类分析,构建土壤Cu、Pb浓度的BC-PLSR反演模型,Cu浓度最优反演模型预测值与实测值的R2分别为0.992 2、0.952 8和0.922 7,Pb浓度最优反演模型预测值与实测值的R2分别为0.857 8、0.698 0和0.870 2,反演精度得到明显提高,分别利用三种土壤变换光谱及常用的SOM浓度参数建立的PLSR模型验证了BC-PLSR模型在常规参数中的优越性和普适性,同时,也验证了土壤光谱的HHT分析参数的相对有效性。