一种基于高光谱遥感的土壤重金属铬污染阈值诊断方法

技术领域

本发明涉及土壤重金属监测的技术领域，尤其是涉及一种基于高光谱遥感的土壤重金属铬污染阈值诊断方法。

背景技术

传统的土壤重金属监测方法，需要精细的空间采样间隔和对样本高精度的化学分析，存在着耗时费力、周期长等缺点，无法满足大范围的环境污染信息监测需求。近年来，高光谱遥感技术因快速高效、无损无污染等特点被广泛应用在土壤重金属监测中，通过现场采样、化学分析、建模出图等过程获取研究区域的土壤重金属分布情况，为重金属污染溯源、环境质量监测、农业生产管理、生态治理修复等方面提供支持，也是政府部门开展土壤环境治理、粮食安全保障的重要前提。

但由于土壤重金属含量较低，光谱响应不明显，且电磁遥感信号获取过程中会受到外界及仪器自身的干扰而产生噪声，这些因素都会影响土壤光谱重金属特征的提取，进而影响土壤重金属含量反演结果。且目前基于高光谱遥感技术的土壤重金属监测方法需要反演后才能掌握研究区域的重金属分布情况，无法实现快速有效的土壤重金属监测。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供的一种基于高光谱遥感的土壤重金属铬污染阈值诊断方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于高光谱遥感的土壤重金属铬污染阈值诊断方法，其特征在于，方法包括以下步骤：

S1、获取土壤样本；

S2、对土壤样本进行预处理，并配置铬化合物溶液，按照梯度添加至土壤样本，得到不同含量的土壤铬污染样本，获取土壤铬污染样本的光谱数据；

S3、进行经验模态分解，从光谱中分离出多个固有模态函数分量，计算每个分量的共轭光谱，基于固有模态函数分量和对应的共轭光谱构造解析光谱，得到固有模态函数分量的瞬时振幅和瞬时频率，形成瞬时振幅-波长曲线；

S4、分析不同含量的土壤铬污染样本对应的瞬时振幅-波长曲线，得到土壤重金属铬阈值，基于阈值和对应的固有模态函数分量的瞬时振幅-波长曲线对土壤重金属污染进行诊断。

进一步地，解析光谱为：

其中，s(k)为固有模态函数分量，m(k)为共轭光谱，a(k)为解析光谱的瞬时振幅，a(k)与固有模态函数分量的瞬时振幅对应，

进一步地，共轭光谱基于固有模态函数分量的希尔伯特变换得到。

进一步地，解析光谱的瞬时相位为：

固有模态函数分量的瞬时频率为：

其中，ω(k)为固有模态函数分量的瞬时频率。

进一步地，S4的分析瞬时振幅-波长曲线的具体过程为：

选择不同含量的土壤铬污染样本对应的固有模态函数分量对应的瞬时振幅-波长曲线，将曲线根据形状分为两类，若对于同一序号的固有模态函数分量，函数分量对应的两类曲线之间存在分界线，则将分界线处的土壤重金属含量n作为土壤重金属铬阈值，同时输出对应的固有模态函数分量的序号，其中，存在分界线表示分界线的一侧为一类形状的曲线，分界线的另一侧为另一类形状的曲线。

进一步地，曲线的形状分为呈凸起趋势，和呈凹下或单调上升趋势两类。

进一步地，进行经验模态分解，从光谱中分离出多个固有模态函数分量的具体步骤为：

A1、先将光谱X(k)作为原始信号；

A2、提取原始信号的所有局部最大值和最小值点，然后使用三次样条插值方法对最大值和最小值点进行拟合，形成最大包络线和最小包络线，然后计算原始信号与最大、最小包络线的均值之差得到新的信号，检查新的信号是否满足固有模态函数条件，若不满足，则重复A2，直至满足固有模态函数条件，最后得到满足条件的信号y

A3、然后计算剩余信号，将剩余信号作为新的原始信号，重复A2和A3，直至剩余信号为单调函数曲线。

进一步地，固有模态函数条件为：新的信号的最大、最小包络线的均值趋近于0，新的信号的极值点数量与过0点数量相差不超过1个。

进一步地，对土壤样本进行预处理具体为：将土壤样本放在阴凉处自然风干，研磨后过筛。

进一步地，在光学暗室通过地物光谱仪获取土壤铬污染样本的光谱数据。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明考虑到传统土壤重金属监测需要高密度土壤采样、化学分析等步骤，耗时费力、周期长，因此利用高光谱遥感技术，结合频率域变换方法，识别土壤重金属微小光谱差异，建立一种仅利用土壤样本光谱，就能够实现土壤重金属的污染阈值诊断。本发明具有数据获取简便快捷、成本小，操作周期短、效率高等优点，实现大范围土壤重金属污染的快速诊断，为土壤环境质量监测奠定基础。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为胁迫实验各样本光谱反射率；

图3为经过希尔伯特-黄变换后各样本IMF12振幅曲线。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本发明提出一种基于高光谱遥感的土壤重金属铬污染阈值诊断方法，利用频率域分析手段挖掘土壤重金属微弱光谱响应，提取重金属污染信息，实现土壤重金属污染的快速有效诊断，为政府部门开展土壤环境治理、生态治理修复提供重要基础。方法的流程图如图1所示。方法包括以下步骤：

S1、获取土壤样本；

S2、对土壤样本进行预处理，并配置铬化合物溶液，按照梯度添加至土壤样本，得到不同含量的土壤铬污染样本，获取土壤铬污染样本的光谱数据；

S3、进行经验模态分解，从光谱中分离出多个固有模态函数分量，计算每个分量的共轭光谱，基于固有模态函数分量和对应的共轭光谱构造解析光谱，得到固有模态函数分量的瞬时振幅和瞬时频率，形成瞬时振幅-波长曲线；

S4、分析不同含量的土壤铬污染样本对应的相同序号的固有模态函数分量对应的瞬时振幅-波长曲线，得到土壤重金属铬阈值，基于阈值和对应的固有模态函数分量的瞬时振幅-波长曲线对土壤重金属污染进行诊断。

S1中，采集试验场的土壤样本，去除草根、石子等杂质后装进密封袋，带回实验室。

S2中，预处理的具体操作为：将土壤样本放在阴凉处自然风干，研磨后过100目筛，利用马弗炉煅烧土样去除有机质影响，并配置铬化合物溶液，按照梯度添加至土样，经过振荡、烘干等步骤，制成不同含量的土壤铬污染样本。使用美国ASD公司的FiledSpecPro地物光谱仪在光学暗室测量各样本光谱，进行胁迫实验，获取土壤样本的光谱数据，如图2所示。

S3中，利用希尔伯特-黄变换对土壤样本光谱进行处理。首先进行经验模态分解(EMD)，从光谱中分离出固有模态函数(IMF)。提取待分析光谱信号X(k)的所有局部最大值和最小值点，然后使用三次样条插值方法对最大值和最小值点进行拟合，形成最大包络线和最小包络线。然后计算光谱信号X(k)与最大、最小包络线的均值之差得到新的信号y

其次进行希尔伯特变换。假设IMF分量为s(k)，对s(k)进行Hilbert变换计算其共轭光谱m(k)：

式中k表示波段数，τ为积分变量。

利用光谱s(k)和共轭光谱m(k)构造解析光谱z(k)：

其中α(k)为解析光谱的瞬时振幅或能量，

S4中，分析瞬时振幅-波长曲线的具体过程为：

选择不同含量的土壤铬污染样本对应的固有模态函数分量对应的瞬时振幅-波长曲线，将曲线根据形状分为两类，若对于同一序号的固有模态函数分量，函数对应的两类曲线之间存在分界线，则将分界线处的土壤重金属含量n作为土壤重金属铬阈值，同时输出对应的固有模态函数分量的序号，其中，存在分界线表示分界线的一侧为一类形状的曲线，分界线的另一侧为另一类形状的曲线。曲线的形状分为呈凸起趋势，和呈凹下或单调上升趋势两类。实际判断时，分为两类的曲线可以有少数比例的曲线不满足交界线。

S4中基于阈值和对应的固有模态函数分量的瞬时振幅-波长曲线对土壤重金属污染进行诊断时，可以获取土壤的该固有模态函数分量对应的曲线，根据阈值判断污染。

举例来说，可以着重分析IMF12的振幅曲线，可以从图3明显看出，以土壤重金属含量600mg/kg为分界线分组，两组曲线趋势不同。当土壤重金属含量小于600mg/kg时，曲线在760nm处呈凸起趋势；当土壤重金属含量大于等于600mg/kg时，曲线呈凹下或单调上升趋势；只有重金属含量为200mg/kg和900mg/kg时，与对应分组曲线趋势不同。得出以下结论，以土壤重金属含量600mg/kg为铬的污染诊断值，当土壤重金属铬含量大于等于600mg/kg时，能够直接从光谱进行识别。本发明能够较好地捕捉不同含量重金属的微弱光谱差异，得到了铬污染诊断值，实现快速有效识别重金属铬污染。

本发明考虑到传统土壤重金属监测需要高密度土壤采样、化学分析等步骤，耗时费力、周期长，因此利用高光谱遥感技术，结合频率域变换方法，识别土壤重金属微小光谱差异，建立一种仅利用土壤样本光谱，就能够实现土壤重金属的污染阈值诊断。本发明具有数据获取简便快捷、成本小，操作周期短、效率高等优点，实现大范围土壤重金属污染的快速诊断，为土壤环境质量监测奠定基础。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。