水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的区域应用与验证

摘要：

根据样地试验建立的农作物重金属污染胁迫光谱分析模型通过卫星遥感数据进行大尺度区域应用是农作物重金属污染遥感评价必须解决的关键问题.该文以吉林长春市3块重金属污染程度不同的水稻农田样地为试验区,采集水稻冠层ASD (Analytical Spectral Devices)数据、叶片叶绿素含量和土壤重金属含量,并获取准同步的Hyperion数据,通过多元逐步回归分析筛选与重金属污染胁迫响应敏感的光谱指数,并运用BP人工神经网络模型构建其与表征重金属污染胁迫程度的叶绿素含量的数学关系模型.结果表明,样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型中的BP网络结构为4-11-7-1、传递函数为logsig,其对各类污染胁迫水平的判别精度均为100％；将所建立的样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型通过Hyperion影像,进行大面积推广并验证,得到其对各类污染胁迫水平的判别精度均超过80％.该研究为样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的大面积推广应用提供了借鉴意义.

关键词：遥感、污染、模型、Hyperion、水稻、BP神经网络、区域污染评价

所属期刊栏目：28

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目40771155;国家高技术研究发展计划863项目专项经费资助2007AA122174

在线出版日期：2012-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：176-182,封3