[发明专利]基于无人机高光谱反演土壤中重金属污染监测方法在审
| 申请号: | 201710900422.8 | 申请日: | 2017-09-28 |
| 公开(公告)号: | CN107421894A | 公开(公告)日: | 2017-12-01 |
| 发明(设计)人: | 周珊羽;康苒;李鹏;纪超南;杨志;高凡 | 申请(专利权)人: | 威海五洲卫星导航科技有限公司 |
| 主分类号: | G01N21/25 | 分类号: | G01N21/25;G01N23/223 |
| 代理公司: | 威海科星专利事务所37202 | 代理人: | 于涛 |
| 地址: | 264200 山东省威*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 无人机 光谱 反演 土壤 重金属 污染监测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及土壤中重金属污染检测领域,具体的说是一种基于无人机高光谱反演土壤中重金属污染监测方法。
背景技术
土壤重金属污染是指由于人类活动,土壤中的微量金属元素在土壤中的含量超过背景值,过量沉积而引起的含量过高,统称为土壤重金属污染。土壤重金属是指由于人类活动将金属加入到土壤中,致使土壤中重金属明显高于原生含量、并造成生态环境质量恶化的现象。农田土壤作为人类各种粮食作物赖以生存的自然环境,其生态环境问题一直是环境科学界研究的热点。随着世界工业化和城市化进程整体快速推进,环境污染日益加剧,土壤的重金属污染甚为严重,为了更好地对土壤环境进行监测评估和控制,研究和开发有效的检测土壤重金属方面的仪器和监测方法十分必要。
依据目前的研究现状,农田土壤重金属污染的监测仍以现场采样实验室分析为主。但是,随着对农田土壤重金属的监测机理及其影响监测的因素不断深入的研究总结、监测分析技术不断的改进和完善,必然使土壤重金属污染监测朝着准确、快速、原位、实时、经济、定量化及易操作的现场快速监测的方向发展。
目前对于土壤重金属含量的监测主要是通过传统的野外采样和室内化学分析方法获得,其具有测量精度高、准确性强等优点,但相对费时费力,而且很难获取大面积空间上连续的污染物含量分布信息。遥感技术因其多时相、大面积等特点逐渐被研究者应用于土壤性质的监测,高光谱遥感则以其多且连续的光谱波段特点被应用于监测土壤重金属含量,可以实现大范围、非侵入性和非接触性的快速测样。但是由于重金属在土壤中的含量一般比较微量,因此其对光谱曲线的影响十分细微,直接分析光谱曲线无法得到较精确的污染情况。
发明内容
为了克服现有技术中的不足,本发明将提供一种基于高光谱技术的大范围、非侵入性和非接触性的快速测样的重金属污染监测方法。
为了实现上述功能,本发明将采用以下技术方案:
第一步,现场采样:在研究区以平均分布原则随机选取采样点,根据采样点面积、地势、土壤组成和受污染程度选择包括蛇形、梅花桩式、对角线式、棋盘式等不同的采样方式。其中,对角线式采样法具体为对角线分5等分,以等分点为采样分点,适用于灌溉农田土壤;梅花桩式采样法具体为:5个左右样本,适用于面积较小,地势平坦,土壤组成和受污染程度相对比较均匀的地块;棋盘式采样法具体为:10个~20个左右样本,适宜中等面积、地势平坦、土壤不够均匀的地块和受污泥、垃圾等固体废物污染的土壤;蛇形采样法具体为:15个左右样本,适宜于面积较大、土壤不够均匀且地势不平坦的地块,多用于农业污染型土壤。
第二步,对样本进行预处理:风干样本,去除土壤中贝壳、杂草、树根等有机质,并研磨至过2mm筛;
第三步,采集样本的重金属含量:采用试样制备简单,可多样品、多元素同时分析,分析速度快,重现性好和非破坏性测定的X射线荧光光谱法(XRF)对样本进行分析。具体操作为将研磨好的土壤样品装入专用塑料容器中,用薄膜封装;装样后放入仪器配套架构中,薄膜一侧对准X射线发射窗口,每个样本测5次,每次旋转90°,多次数据取平均值。本发明使用X射线荧光分析仪(Thermo Scientific Niton XL3t GOLDD+)采集样本的多种元素含量,该仪器直接获取元素含量,一次能获得多种元素,从中选取重金属污染源,可以从中选择主要研究元素,一般来讲会选取Pb、Zn、Cu、Cr、Ni作为主要研究元素;
第四步,采集样本的实验室高光谱反射率:将研磨好的土壤置于直径6cm高1cm的玻璃皿中,利用地物光谱仪(Spectral Evolution PSR+3500)进行重复测量,取平均得到样本在350~2500nm的光谱信息,具体操作:在暗室中进行,使用卤素灯(全谱段辐射源)模拟太阳灯光,控制入射角45°,光谱仪探头与样本距离15cm,每个样本测4次,每次旋转90°,四次数据取平均值。进行白板定标后,仪器自动除白板去暗流获得样本高光谱反射率信息;
第五步,数据处理:为了增强光谱差异性,减少因光照条件变化引起的乘性因素影响,分解和识别重叠混合光谱,扩大样本之间的光谱特征差异,对原始光谱反射率数据进行倒数(1/R),对数(LogR),一阶微分(R’),二阶微分(R”)变换,通过上述变换,能够突出光谱曲线中变化强烈的地方,从而突出光谱曲线特征;变换后利用九点加权平均法进行去噪处理,计算公式如下:
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