【摘 要】
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农田土壤重金属污染已经成为现代社会不容小视的环境问题,传统化学检测方法相对落后,进行动态、迅速、大范围的土壤重金属监测迫在眉睫。分别利用便携式地物光谱仪(ASD)和机
【机 构】
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贵州师范大学地理与环境科学学院; 贵州省山地资源研究所;
【基金项目】
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贵州省科技支撑计划项目(黔科合[2016]2595-2号);贵州省科技计划项目(黔科合SY字[2012]3058)和黔科合平台人才([2017]5758)资助
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农田土壤重金属污染已经成为现代社会不容小视的环境问题,传统化学检测方法相对落后,进行动态、迅速、大范围的土壤重金属监测迫在眉睫。分别利用便携式地物光谱仪(ASD)和机载高光谱成像系统(Gaia Sky-mini)获取的光谱数据进行土壤重金属污染监测。结果表明,在As、Cd、Cr、Pb 4种重金属元素的偏最小二乘法(PLSR)预测模型中,基于Gaia Sky-mini光谱可以区别As的高低值,同时,还具备粗略估算样本Cd含量的能力,相对分析误差(RPD)值分别为1.13和1.50;ASD光谱数据可以粗略估算As的含量,定量估算Cd的含量,As和Cd元素RPD值最高分别为1.45和1.95。对比两种数据源回归结果,低空无人机获取的高光谱数据可以监测土壤重金属,光谱波段更宽、光谱分辨率更高的ASD数据对土壤重金属监测精度更高。低空无人机高光谱数据的应用对进一步研究快速、大尺度监测土壤重金属含量提供了更多的手段,具有重要意义。
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