玉米铜污染实时动态监测的高光谱分形维数模型

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英文篇名：Hyperspectral fractal dimension model for real-time monitoring of copper pollution in maize 作者：张超 ; 杨可明 ; 王敏 ; 高鹏 ; 程凤 ; 李燕 英文作者：Zhang Chao; 关键词：玉米叶片 ; 高光谱遥感 ; 重金属污染 ; 光谱分形维数 ; 光谱指数 中文刊名：江苏农业科学 英文刊名：Jiangsu Agricultural Sciences 机构：中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院/煤炭资源与安全开采国家重点实验室;华北理工大学; 出版日期：2019-09-29 15:47 出版单位：江苏农业科学 年：2019 期：18 基金：国家自然科学基金(编号:41271436);; 煤炭资源与安全开采国家重点实验室2017年开放基金(编号:SKLCRSM17KFA09);; 中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2009QD02) 语种：中文; 页：268-273 页数：6 CN：32-1214/S ISSN：1002-1302 分类号：S513;X87

摘要

重金属Cu~(2+)在玉米植株中过量积累会破坏其组织细胞结构,降低叶绿素含量,使植物代谢紊乱,都将在光谱上表现变化。传统监测污染的方法费时费力,不能满足快速实时监测的需求。农作物污染监测中的高光谱遥感监测应用技术是当前研究的重点。通过设置不同Cu~(2+)浓度的盆栽试验,测得不同Cu~(2+)胁迫浓度下玉米叶片的Cu~(2+)含量、叶绿素含量以及高光谱反射率数据,系统分析玉米叶片光谱曲线的特征以及不同Cu~(2+)胁迫浓度下的光谱分形维数与光谱指数变化的情况,建立玉米叶片Cu~(2+)浓度、光谱分形维数和光谱指数的空间分布,研究Cu~(2+)定性分析中光谱指数与光谱分形维数的关系。结果发现,光谱分形维数比光谱指数能更好地反映Cu~(2+)污染下玉米植株的生理特征的变化,从而可以成为大范围监测玉米Cu~(2+)污染的甄别依据。
        

引文

[1]赵思颖,张军,倪才英,等.土壤重金属污染对水稻高光谱的影响[J].江苏农业科学,2016,44(11):423-426.
    [2]杨可明,卓伟,张婉婉,等.铅离子胁迫下盆栽玉米叶片光谱微分的红边响应研究[J].科学技术与工程,2016,16(11):110-114.
    [3]王慧忠,何翠屏,赵楠.铅对草坪植物生物量与叶绿素水平的影响[J].草业科学,2003,20(6):73-75.
    [4]冯伟,朱艳,姚霞,等.利用红边特征参数监测小麦叶片氮素积累状况[J].农业工程学报,2009,25(11):194-201.
    [5]Dunagan S C,Gilmore M S,Varekamp J C.Effects of mercury on visible/near-infrared reflectance spectra of mustard spinach plants (Brassica rapa P.)[J].Environmental Pollution,2007,148(1):301-311.
    [6]王芳,李井永.浅谈分形理论及其应用[J].黑龙江科技信息,2012(7):70.
    [7]Peterson D L,Aber J D,Matson P A,et al.Remote sensing of forest canopy and leaf biochemical contents[J].Remote Sensing Environment,1988,24(1):85-108.
    [8]Horler D H N,Dockray M,Barber J.The red edge of plant leaf reflectance[J].International Journal of Remote Sensing,1983,4(2):273-288.
    [9]任红艳,潘剑君,张佳宝.高光谱遥感技术的铅污染监测应用研究[J].遥感信息,2005(3):34-38.
    [10]任红艳.基于冠层光谱的冬小麦N、P营养和水稻Pb污染监测研究[D].南京:南京农业大学,2005.
    [11]Zhang J Z,Zhu W Q,Dong Y S,et al.A spectral similarity measure based on changing-weight combination method[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2013,42(3):418-424.
    [12]胡晓梅.分形与分维简介[J].咸宁学院学报,2006,26(3):30-32.
    [13]陈兵,王方永,韩焕勇,等.基于光谱红边参数的棉花黄萎病叶片氮素含量诊断研究[J].棉花学报,2013,25(3):254-261.
    [14]Kruse F A,Lefkoff A B,Boardman J W,et al.The spectral image processing system (SIPS)-interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data[J].Remote Sensing of Environment,1993,44(23):145-163.
    [15]吴浩,徐元进,高冉.基于光谱相关角和光谱信息散度的高光谱蚀变信息提取[J].地理与地理信息科学,2016,32(1):44-48,2.
    [16]金铭,刘湘南.基于高光谱分形分析的水稻镉污染动态监测[J].中国环境监测,2011,27(6):68-73.
    [17]Jain A K,Duin R P W,Mao J C.Statistical pattern recognition:a review[J].IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2000,22(1):4-37.
    [18]白继伟,赵永超,张兵,等.基于包络线消除的高光谱图像分类方法研究[J].计算机工程与应用,2003,39(13):88-90,128.
    [19]闻兵工,冯伍法,刘伟,等.基于光谱曲线整体相似性测度的匹配分类[J].测绘科学技术学报,2009,26(2):128-131.
    [20]邓书斌,陈秋锦.植被光谱特征与植被指数综述[C]//中国遥感应用协会2010年年会暨区域遥感发展与产业高层论坛论文集.北京:中国遥感应用协会,2010:58-68.
    [21]孙铁珩,李培军,周启星.土壤污染形成机理与修复技术[M].北京:科学出版社,2005.
    [22]Gao M J,Jin L,Guo X R.A study of hazards of soil heavy metals Cu stress on plant[J].Open Journal of Nature Science,2014,2(2):18-23.