1、土壤重金屬污染信息提取遙感模型的建立 以水口山礦區鉛鋅污染為例姚國標,張磊(中國礦業大學環境與測繪學院,江蘇 徐州 221116摘要:針對礦區愈演愈烈的土壤重金屬污染問題, 提出基于遙感信息模型快速提取污染信息 的方法。 首先對野外采集土壤樣本進行化學成分鑒定與物理光譜特征分析, 經過光譜特征預 處理與偏最小二乘回歸模型分析, 建立土壤污染信息提取的定量遙感模型。 最后, 以水口山 鉛鋅礦區為例, 驗證該方法應用效果, 為礦區土壤污染監測與治理提供了實時、 可靠的圖像 資料。關鍵詞:遙感信息模型; PLSR ;相關分析中圖分類號:X508The Building-up of Remote Se

2、nsing Models for heave Metal pollution in Soil -Take the Pollution of Lead and Zinc Mine in ShuiKou Mountain as an ExampleYaoGuobiao, ZhangLei(China Univercity of Mining and Technoledge Environment and Geomatics institute, Jiangsu XuZhou 221116Abstract: In view of the increasingly fierce phenomenon

3、of heavy metal pollution in mining soil, remote sensing information model was proposed based on rapid extraction of pollution information. First of all , carries on the chemical composition appraisal and physics spectral signatures analysis to the open country gathering soil sample, after the prepro

4、cessing of spectral features pretreatment and partial least square regression,establish soil pollution remote sensing models of quantitative information extraction. Finally, take the ShuiKou Mountain lead-zinc mining area as an example, confirms this method application effect, monitoring for the min

5、ing area soil pollution,which has provided it is a real-time, credible image materialKey words: Remote sensing Information Model ; PLRS ; Correlation analysis0引言在重金屬開采與冶煉過程中, 將井下礦石搬運到地表, 改變了礦區的化學成分與物理狀 態, 使重金屬開始向生態環境釋放和遷移。 近年來, 不少礦山由于過度開采兼環保措施沒有 同步跟進, 造成礦區周圍農田土壤不同程度的重金屬污染, 對當地人民群眾健康構成巨大威 脅。近年來,國內外在遙

6、感環境監測領域取得了許多豐碩成果。甘甫平等(2004基于礦 區植被對航天 Hyperion 高光譜數據某一波段吸收深度來研究礦區污染程度 1; 趙祥等 (2005 研究礦區植被和水體的波譜變化來監測礦區環境; 2002年, Timothy 等利用 TM 波段的組 合波段變量與礦化蝕變相關關系, 在干旱氣候下提取金礦蝕變信息 2; 2005年, 楊波等考慮 實驗區地物光譜數據較少,首次建立了基于實驗區光譜特征定量遙感找礦模型 3。然而,國 內外尚未出現基于遙感信息模型提取土壤重金屬污染信息的報道, 本文則針對這一研究空白展開相關研究。 眾所周知, 遙感技術應用在土壤重金屬污染監測中, 必須以重金

7、屬的遙感光 譜響應作基礎。然而,土壤中絕大部分重金屬,如鉛、鋅、鉻、砷等在可見光近紅外波段 區間均無光譜特征。 因此, 目前很難直接利用土壤重金屬光譜特征來提取污染信息。 當今很 多文獻已證實土壤中重金屬與鐵氧化物存在較高的相關性,而鐵元素存在明顯的光譜特征, 本文在此環境與技術背景下, 利用多種光譜數據預處理方法嘗試找出重金屬元素所對應的相 關波段,進而給出多元回歸方程,以該模型為指導,提取影像中的污染信息。1研究方法與步驟本研究大體分 7步進行, 如圖 1所示: 1土壤樣本采集與光譜測定; 2土樣化學成分鑒 定; 3分析重金屬與波譜段相關性; 4PLSR 模型建立; 5多源遙感影像數據預處

8、理; 6提 取重金屬污染信息; 7通過野外取樣驗證和完善已建立的遙感信息模型。 由于本文重點是如 何構建基于重金屬污染信息的遙感模型, 故詳細論述樣品的波譜特征與重金屬元素之間的相 關關系以及由此導出的遙感信息模型。 圖(1本文研究流程(1野外土樣采集與光譜測試。土壤樣本采集時間應安排在天氣晴好,能見度高的 9:00AM 10:30AM,在公路或河流兩旁選擇田塊,每個田塊采用 “X” 形確定五個采樣點,每 點采集約 150g 表層土壤。采樣后原地立刻進行光譜測試,儀器使用 MSR 16R (cropscan Inc.,USA ,波譜范圍 452 1650nm ,采樣間隔 50nm ,共分 16

9、波段。測試前需用白色參考 版對儀器進行嚴格校正。光譜探頭與土壤樣品垂直相距 15cm ,每個樣品掃描 5次取其均值 作為該土樣反射光譜數據 4。(2基于采樣點的 GPS 坐標測量,為后續的影像處理提供精確的坐標數據。(3土壤標本數據的分析處理。首先,土樣中各種金屬濃度的測量是根據原子吸收分 光光度計的顯示結果,查對標準曲線得出各種金屬的含量,然后與國家標準土壤樣品 GBW07405(GSS 5 進行分析質量比對,檢驗誤差是否在允許范圍內。其次,對實測光譜數 據進行預處理,使用的方法主要有斷點修正、平滑處理、基線校正、光譜微分技術、連續統 去除法 5,在不損失有用光譜信息條件下,最大程度地去除儀

10、器噪聲、土壤顆粒大小以及空 氣懸浮物等背景的影響,提高了波譜分辨率與靈敏度。在此基礎上,運用統計分析、原始光 譜單波段分析,最后建立土壤重金屬波譜數據庫。(4 PLSR 模型分析。偏最小二乘回歸(PLSR 綜合多元線性回歸(MLR 和主成分 分析(PCA 兩種方法。由上文已建立的波譜數據庫可以得到重金屬元素相關波長變量,用 PLSR 模型生成一系列依其解釋變量方差能力大小排列的獨立變量,然后從這些獨立變量值 中提取比較重要的幾個 (矩陣中主特征向量的前幾個 進行多元線性回歸分析, 導出的回歸 方程即為重金屬污染信息提取的遙感模型。2水口山遙感信息模型的建立2.1研究區概況該區地理坐標為 112

11、°30 E 112°40 E,26°31 N 26°36 N , 東西長 18km, 南北 寬 7km, 面積 126km ²,位于湖南省常寧市境內。水口山是馳名中外的鉛鋅產地,建礦于 1896年,享有“世界鉛都”之美稱,累積探儲 量:鉛 87.46萬 t 、鋅 111.08萬 t 。周圍分布萬畝雙季水稻田,但由于近年來鉛鋅污染加重, 大部分地塊已荒蕪。2.2構建水口山遙感信息模型關鍵技術土壤化學成分鑒定完畢后,按要求填寫數據如表 1所示 。表 1土樣金屬含量統計結果Max 7208.45 3459.32 192.35 380.55 74.20

12、Mean 1856.23 986.36 81.78 126.17 42.57Range 5932.77 2890.58 156.52 360.19 41.60用 spass13.0 Analyze菜單中的子菜單 correlate ,計算表 1中的對應的統計數據,得兩兩 相關系數 r 及其顯著性,如表 2所示(括號內為顯著水平。表 2土壤金屬兩兩相關性統計計算結果Pb 1 0.38(0.05 0.42(0.05 0.45(0.05 0.86(0.01Zn 1 0.62(0.01 0.43(0.05 0.72(0.01Cu 1 0.34(0.05 0.32(0.05As 1 0.67(0.01F

13、e 1分析土壤重金屬的遙感傳感器光譜響應, 是建立區域污染信息提取遙感模型的重要的環 節,如圖 2所示經過光譜預處理后所有土樣光譜特征曲線。 圖(2土樣原始光譜由該圖可知:(1在短波區間(300 600nm 光譜反射率差異不明顯,在近紅外以后 的長波區間差異顯著;(2在波長 1400nm 附近有一個明顯的吸收“谷”,分析得出, OH 振動的倍頻與合頻產生了該 “谷” 6; (3 在波長 490nm 和 900nm 附近分別有兩個吸收 “峰” , 是由于三家鐵離子與鐵氧化物聯合吸收的結果。對波長 300 1600nm 之間的原始光譜反射率與土壤中鉛鋅鐵濃度的相關分析,得到它 們之間的相關關系,如

14、圖 3所示。由圖可知三種元素在波長 450 1600nm 之間呈較好的正 相關。 因此, 分析土壤中鉛鋅元素與鐵元素之間相關性可間接得到鉛鋅元素與對應光譜波段 的相關關系,分別對鉛鋅元素統計各自的相關波段,建立鉛鋅相關波譜數據庫。 圖(3重金屬與波譜反射率相關系數隨波長變化圖由于采集的土壤樣本遠遠少于相關波譜數量,李世玲 (2003已證明采用 PLSR 建模是 此種情況下比較好的方法之一 7。本文就利用這種方法,對鉛元素信息 PLSR 建模具體過如 下,把鉛元素相關波長集合記為 X=x1,x 2,x 3,x M , M=150,利用 PCA 方法對 SIFT 描述符 進行降維,首先進行標準化處

15、理:( /X X = (2-1 其中, X 是一個 M×N矩陣, X 表示相關波段的均值, D 為方差矩陣。相關波段集合的 主分量可通過下式計算得到:V T (XXT V= (2-2其中, 為特征值 i (i=1,2,3,M , 12M " 組成的對角陣, V 為特征值對 應的特征向量 i V (i=1,2,M 組成的正交陣。選擇前 3個較大的特征值所對應的特征向量作 為壓縮而成的獨立變量 8,如 W330、 W790、 W1440,而后對這些變量組合進行多元線性回 歸分析(具體計算過程略,導出回歸方程:Pb=76.454 W330-2.976 W790+23.255 W1440-56.232 r=0.697 (2-3同理,建立鋅元素污染信息提取的遙感模型:Zn=73.542 W345-3.355 W760+20.794 W1590-40.862 r=0.702 (2-43 結果與分析基于上文的遙感信息模型, 對預處理后的影像中對應的