在現階段，高光感土 環境汙染情況受到了人們的谱遥廣泛關注， 國民環保意識也在不斷提升，壤重 因此這也推動了環保事業的金属监测發展。土壤是污染環境保護中的重點內容， 在土壤使用中存在諸多的实践汙染情況， 其中重金屬對土壤汙染比較顯著，探析 為了實現對土壤有效的高光感土保護就需要做好土壤重金屬汙染監測， 監測中高光譜遙感的谱遥應用比較普遍， 下麵，壤重 本文就針對土壤重金屬汙染監測中高光譜遙感的金属监测應用進行分析， 並對其具體應用進行深入分析。污染

土地是实践人們生存的根本， 隨著土壤汙染情況的探析頻繁出現， 人們的高光感土土壤保護意識也是越來越強烈， 重金屬是土壤汙染中的主要類型， 其對土壤的性質產生巨大的影響， 這就需要對土壤重金屬汙染進行監測， 來為土壤保護奠定基礎。在土壤重金屬汙染監測中， 需要使用到相應的設備和技術， 經過不斷的探索和研究， 高光譜遙感得到了廣泛應用， 而高光譜遙感如何在土壤重金屬汙染監測中進行應用， 就是本文主要研究的內容。

1 高光譜遙感概述

對於高光譜遙感來說， 主要是通過很窄且連續性光譜的通道來對地物進行持續的遙感並成像的科技技術。於可見光至短波的紅外波段中， 光譜的分辨率達到了納米的數量級級別， 其一般有著多波段特點， 且光譜的通道數也達到了數十到數百個， 其各光譜的通道間也常具有連續性， 因此， 此技術又常被稱作成像光譜的遙感技術。高光譜遙感集中於電磁波譜可見的光、近、中和熱等紅外的波段內， 其成像的光譜儀能夠進行上百非常窄光譜的波段信息收集， 和傳統遙感比較， 此成像的光譜儀能夠對每一成像象元進行小於10 nm的成像波段提供， 且於某光譜區間還呈連續分布。

2 土壤重金屬汙染監測中高光譜遙感的應用

2.1 高光譜遙感的反演對象確立

對土壤的重金屬監測中， 高光譜遙感波段主要是可見光與紅外的區域， 因為土壤內重金屬具有吸附組成性， 且自身的理化性質也具有差異性， 重金屬的吸附機理也是不一樣的， 這就導致土壤的重金屬監測中高光譜的反演建模最佳的波段存在較大差異性。經過相關研究表明， 其測量的效果比可見光到近紅外的光譜要有顯著的優越性， 且中紅外的光譜還能夠估算出不同土壤重金屬的含量。在廣東陽江地區農田土壤的重金屬監測中， 就對汞、鉛、砷、銅和鋅等類型重金屬的元素汙染情況進行分析， 以此為基礎篩選出高光譜遙感的反演需要重金屬的元素。在研究區的表層土壤內， 重金屬的含量特征和土壤環境的質量標準如下表1所示。

2.2 土壤的光譜數據處理

在對數據進行分析前， 由於樣品製備和裝樣的條件等都難以達到一致， 其光譜儀噪聲也可能對測量產生誤差影響， 因此這就需要對測得土壤的光譜數據先進行處理， 來避免出現差異對樣品成分進行掩蓋以及對後續判別的分析效果產生影響。本文就主要從原始光譜斷點修正、平滑處理、標準正交的變換、多次散射的校正和光譜微分的技術等進行處理。斷點修正方麵， 光譜儀一般在不同光段具有不同探測的元件， 因此在此兩類的探測元件進行結合位置處就會存在一定的偏差， 其位置曲線會出現明顯的陡變， 想要對此誤差進行消除， 就需要借助光譜儀其斷點修正的工具來對原始的光譜曲線實施校正。平滑處理方麵， 因為光譜儀不同波段間對相應能量的響應存在差別， 造成光譜的曲線不光滑情況， 可以借助相應的濾波器來對其數據實施平滑性處理， 想要突出其處理的效果， 還可以對相應的波段曲線實施放大處理。標準正交的變換方麵， 主要對背景以及漂移等對信號差生的影響進行消除， 先要把樣本的所有變量都進行減去變量最小值的處理， 然後實施線性基線的校正， 把樣本中對起點和終點連接的線進行水平線的調整。多次散射的校正主要為了對顆粒的不均勻分布和顆粒大小的散射等影響進行消除。光譜微分的技術能夠對部分基線與其它背景幹擾進行消除， 對重疊峰進行分辨， 來提升分辨率以及靈敏度。

2.3 重金屬汙染的評價方法

2.3.1 多元回歸分析

對於多元回歸分析來說， 是自動從大量的可供選擇變量內， 來選擇出進行回歸方程構建的重要變量。把回歸的變量逐個進行選入， 而選入條件為偏回歸的平方與顯著， 在每選入一新變量之後， 需要對已經選入各變量進行逐個顯著性的檢驗， 對不顯著的變量進行剔除， 經過這樣反複的選入、檢查和剔除， 一直持續到無法進行剔除以及不能選入。此分析法中， 於逐步回歸的計算前要對檢驗的水平實施檢驗， 保證每一個變量都具備顯著檢驗的水平， 並當作引入以及變量剔除依據， 對不同情況的檢驗水平所確定標準也是不同的。經過逐步計算， 計算項目是被引入的回歸方程中變量係數和複相關的係數， 且還需要對殘差項目進行計算。按照土壤內重金屬的含量和土壤反射的光譜相關性分析， 就能夠找到與重金屬的元素具有較好相關性的光譜波段， 並對各個重金屬的含量和特征波段光譜的變量實施多元回歸的分析。

2.3.2 偏最小二乘回歸法

對於偏最小二乘回歸法來說， 它是一種比較新型的數據統計分析法， 同時對光譜分析十分有效， 因此得到了光譜數據的處理中普遍應用， 它主要進行多因變量和多自變量回歸建模的研究， 尤其是當各個變量的內部高度存在線性相關性， 此分析法更加有效。此分析法能夠提供多對多類型線性回歸的建模法， 如果兩組變量存在很多的個數， 同時它們具有多重的相關性特點， 觀測的數據數量也比較少， 其和傳統多元線性的回歸分析法比較， 就能夠有效的解決多元線性的回歸法對多重共線等問題， 實現對提取的光譜信息概括， 來準確的進行重金屬的元素含量定量反演。在研究中可以通過相關軟件來對所采集土壤的光譜實施預處理和偏最小二乘的回歸模型建立， 借助相關軟件能夠對光譜的曲線實施連續性去除， 經過分析能夠獲取土壤光譜特征所具有的吸收帶和相應特征的吸收波段情況， 借助相關軟件還能夠對土壤重金屬含量和不同光譜的變量間相關的係數進行計算。

2.4 模型建立

在監測模型的建立中， 通過多元線性的回歸法進行模型建立， 如果研究土壤的樣本數是比變量的維數要小的， 則其對土壤光譜的反射率和土壤其重金屬的含量關係監測是比較困難的， 且還存在運算複雜的情況， 即便通過此回歸預測法進行模型的建立， 由於光譜波段間共線性問題就會導致建立預測的模型存在很大的不穩定性， 因此其預測準確性就會產生影響。也難以保證。而通過偏最小二乘回歸法進行建模， 對高度相關波長的變量進行壓縮， 就能夠有效的進行多重共線的問題解決和處理， 實現對光譜信息的充分利用和概括， 且使能夠促進這些壓縮產生獨立變量的成分能夠更好的進行因變量性土壤內重金屬的含量變化解釋。

比如， 在對寶山礦區的農田土壤重金屬汙染監測中， 因為樣本的數量是有限的， 想要實現對所有樣本的充分利用， 防止其出現過度擬合情況， 就建立了最小二乘回歸模型。此模型運用了逐一交叉的檢驗法， 每次進行1個樣本的去除， 而剩下的樣本就當作一建模的樣本集來擬合相應的回歸方程形式， 後把前麵所去除的樣本向回歸方程進行輸入， 就能夠擬合該樣本對應擬合值， 把此過程進行重複實施， 一直到所有的樣本都被去除並又輸入回歸的模型中， 通過如此的循環就能夠產生具有相同數目容量檢驗的樣本集， 因此能夠獲取個樣本所對應擬合值情況。把所有的樣本都輸入上述所構建的模型內實施運算， 就會通過計算輸出相應的預測值， 然後對全部樣本的輸入值、實測值以及預測值等輸出值的數據實施分析， 就能夠得到根方的根誤， 從而根據其來進行此模型精度的評判， 也就是判斷土壤內重金屬的含量實測值和預測值之間具有的差異性。

通過將寶山礦區的農田土壤重金屬汙染數據向模型中進行輸入， 發現由於礦山的開采已導致周邊的農田土壤受到了重金屬的嚴重汙染， Pb和Cd的汙染值已經超過了5， 表現極嚴重的汙染， Zn和As的汙染值超過了3但小於5， 其表現強度汙染的情況， 這都說明它們的含量已經超出農田生產土壤環境的質量要求標準。土壤內重金屬的汙染和總鐵的含量有著顯著的相關性， 同時對重金屬的含量和土壤室內的高光譜具有的反射率間相關性實施分析， 盡管沒有呈現出光譜的特征， 而通過它們和具備光譜特征含量間相關性， 對其單變量的波段以及多元的統計進行了分析， 並得到了相應結果。

3 結語

綜上所述， 高光譜遙感是一種新型的監測技術， 其在土壤重金屬汙染監測中的應用有效的實現了對其重金屬含量的有效監測， 但是在此技術的應用中還需要根據實際的情況規範技術的實施， 同時在土壤監測領域發展中， 還需要對其不斷進行探索和研究， 促進其更好的得到應用。

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