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农作物若长期生长在重金属过量土壤环境中,农作物会遭受胁迫,其生理生化参数会发生变化,从而导致农作物的光谱响应特征发生改变。由于遥感技术能够准确实时、大范围连续动态获取农作物对环境胁迫的光谱响应信息,因而利用遥感技术对农作物重金属污染现状监测已经逐渐取代传统地面调查方法。目前,农作物重金属胁迫遥感监测多是基于植被光谱特征参数或光谱指数构建的经验/半经验模型的统计模型展开的研究,其模型缺乏鲁棒性和普适性。由于物理过程的辐射传输模型能够克服经验/半经验模型缺少的鲁棒性和普适性的不足,为大尺度农作物重金属污染遥感监测提供了新的研究思路。本论文选取了农田土壤镉(Cd)污染严重的湖南省株洲地区的水稻种植区为实验区,采集了实验区内土壤Cd含量,水稻叶绿素含量、叶面积指数、叶片含水量等生理生化参数,收集了2017年和2018年Sentienl-2A影像数据,探究土壤Cd污染对水稻生理生化功能及其光谱特征的影响,主要研究工作及结论如下:(1)改进传统的冠层光谱模型PROSAIL模型,确定叶片结构参数N最适值,引入镉的吸收系数,构建了Cd胁迫下冠层光谱模拟模型Cd-PROSAIL模型。使用该模型模拟得到的水稻Cd污染下的光谱反射率,与原始PROSAIL模型相比,改进的Cd-PROSAIL模型在光谱模拟结果具有更高的精度,更接近实测光谱。(2)基于敏感性分析剖析Cd污染胁迫下水稻生理生化参数对光谱反射率的影响,结合波段相关性分析方法,构建了对Cd胁迫响应敏感的光谱指数(NDVI_Cd)。NDVI_Cd比已有的重金属胁迫的遥感监测指数(如NDVI、DVI等)能够更好地区分水稻不同胁迫水平,尤其是重度胁迫下的水稻。(3)依据查找表方法,利用改进的Cd-PROSAIL模型,建立Cd胁迫水稻波谱数据库,对Sentienl-2A遥感影像进行逐像元匹配,获取实验区水稻Cd胁迫区域分布图。