玉米铜污染实时动态监测的高光谱分形维数模型

　　桂花植物中过量的重金属Cu2 +积累会破坏其组织和细胞结构，降低叶绿素含量并干扰植物的新陈代谢，所有这些都会显示光谱变化。

　　
　　统的污染监测方法既费时又费力，不能满足快速实时监测的需要。光谱遥感技术在作物污染监测中的应用是当前研究的重点。过建立不同Cu2 +浓度的盆栽实验，测量了在不同Cu2 +胁迫浓度下桂花叶片的Cu2 +含量，叶绿素含量和高光谱反射率。
　　统分析了桂花叶片的光谱曲线特征和不同浓度的Cu 2 +胁迫下的光谱分形维数。着光谱指数的变化，建立了桂花叶片Cu2 +浓度的空间分布，光谱分形维数和光谱指数，并确定了光谱指数与光谱分形维数之间的关系。Cu2 +的定性分析进行了研究。究发现，光谱分形维数优于光谱指数能更好地反映桂花在Cu 2 +污染下的生理特性，为大规模监测桂花污染提供依据。
　　Cu 2 + fragrans。助项目：国家自然科学基金（n°：）；煤炭资源与安全采矿国家重点实验室2017公开基金（编号：SKLCRSM17KFA09）;中央大学基础科学研究活动专项资金（n°：2009QD02）。者简介：张超（1990-），男，河北泊头，博士研究生，研究方向为土地资源与环境遥感，高光谱遥感。子邮件：@ qq.com。讯作者：杨克明博士，教授，高光谱探测研究主任，有关矿物变形的地理信息。
　　子邮件：ykm69@163.com。年来，随着矿产资源的大规模开发，重金属污染问题变得越来越令人担忧，尤其是在被重金属铜离子（Cu2 +）污染的农田中。大量培养物受到影响，组织和细胞结构受到破坏，叶绿素含量也受到影响。物的新陈代谢是无序的和病理的，严重威胁着人类的生命和健康。此，快速有效地监测农作物中的重金属污染对预防污染具有重要意义。用传统的化学方法研究土壤中重金属的污染程度既费时又费力，不能满足快速，实时监测的需要。着高光谱遥感技术的飞速发展，他对重金属污染的研究取得了许多进展，成为当前研究的热点之一。思颖等。究了重金属对水稻高光谱的影响及其与光谱特征参数的关系，发现在重金属的影响下，水稻的光谱特征与光谱特征参数有显着的相关性[ 1];杨克明等。

　　铅胁迫下，锅中桂花光谱微分信息的红边响应被认为是研究桂花叶片重金属污染程度的最佳谱带[2]。慧忠等。究了铅污染下草皮植物生物量与叶绿素含量之间的关系，发现在铅污染下，草皮植物的生物量和叶绿素含量呈上升趋势。
　　降[3]；冯伟等。用红边参数研究了小麦的氮素积累，发现红边参数可以有效监测小麦中的氮素积累[4]。Dunagan等。究了菠菜中汞的浓度与可见光的近红外反射之间的关系，发现在汞的影响下，菠菜中红外可见光带的可见变化具有明显的特征。[5]。
　　些研究涉及的光谱曲线带非常有限。着高光谱遥感技术的飞速发展，高光谱具有波段多，光谱信息丰富，光谱分辨率高等优点，已被广泛用于重金属农业污染的监测。形理论在自然，经济学和社会领域具有广泛的应用，是非线性科学的重要分支[6-11]。分形几何学中，它的复杂性由分形维数来描述，目前也被用于遥感研究中[12-15]。形维数可以表征整个光谱曲线的特征，从而大大改善了光谱资源的利用[16-17]。过对桂花中Cu2 +胁迫浓度不同的盆栽试验，测定了桂花不同叶片的光谱数据和Cu2 +含量，并研究了桂花在胁迫下的监测机制。Cu2 +已被分析。用桂花叶片在可见光的近红外波段的光谱曲线来获得分数的维数。较分析了光谱分形维数和光谱指数对监测桂花铜污染机理的影响。究了光谱分形维数通过遥感技术应用于桂花Cu2 +应力监测机制的优势。后，建立了基于光谱分形维数的桂花叶片铜污染筛选模型。验材料为北京中农之星农业科技发展有限公司提供的米诺8号，从出苗到收获82天，植株为半紧凑型，颜色叶子是浅绿色的，植物的高度是230.6厘米，耳朵的位置是116.0厘米，并且圆锥形的果穗实心而饱满。试仪器：SVC HR-1024I高性能土壤光谱仪，购自北京东方佳奇科技有限公司； WFX-120原子吸收分光光度计，购自北京精科瑞达科技有限公司；叶绿素含量的测定SPAD-502仪器，购自北京海天友成科技有限公司； Biosafer-10TD超纯水机，购自北京领先东方科技贸易有限公司； DBD-3不锈钢电热板购自苏州江东精密仪器有限公司； HZK-FA300S电子秤，购自上海中原实业有限公司。

　　盆栽桂花。试验于2017年5月19日在中国矿业大学（北京）进行。花种子＃8用于盆栽实验，桂花种子在花盆底部有泄漏。土壤中添加Cu2 +纯应力溶液CuSO4·5H2O，定义5个Cu2 +的污染梯度，分别为0、200、400、600、800μg/ g，每个梯度分为3组平行实验，共15个罐子里的桂花。花种子必须在播种前发芽，桂花种子出苗后必须添加NH4NO3，桂花树价格KH2PO4和KNO3。栽培，定期维护和浇水过程中必须进行通风。2个月后，收集桂花叶片的光谱数据，并测定桂花叶片的Cu 2 +含量。射光谱数据的收集。2017年7月18日，收集了频谱数据。了更精确地确定桂花叶片的反射光谱数据，选择了50 W卤素灯作为光源，探头的视角为4°，垂直于刀片表面。米，桂花的叶子放在一块特殊的黑色硬板上收集光谱数据，光谱反射系数必须由一块特殊的白板标准化。不同胁迫浓度下，从旧，中，新桂花叶片中收集光谱数据。共测量了45个光谱数据集。上分析研究了两种判别光谱指数分析对桂花铜应力的影响，但效果并不理想。对分形光谱维数进行判别分析的基础上，分析了桂花叶片中铜的胁迫污染程度。形维数的光谱分布在1.104 6至1.159 1的范围内，并且在桂花叶片中铜浓度的空间分布图中具有不同梯度时具有良好的独特效果（图5-a） 。5-a清楚地表明，从低应力浓度到高应力浓度，样品数据随着应力浓度的增加而逐渐增加。点的位置分布可以清楚地识别出桂花叶片上铜胁迫的程度和趋势。光谱曲线的分形维数为自变量，以桂花叶片的铜胁迫集中度为因变量，采用回归分析的方法对回归模型进行调整，建立了模型。性估计，从而建立不同应力集中之间的统一判别模型，并最终获得调整方程为：y = 215.5x-237.0，r = 0.949 6（图5-b）。过分析和研究，我们发现，与光谱指数相比，分形的分形光谱维数可以更好地识别桂花叶片中铜胁迫的污染程度。

　　花叶片中铜浓度的分形维数模型可以很好地预测桂花叶片中铜的胁迫。

　　
　　中潜力。过构建光谱曲线的分形维数，叶绿素含量和mNDVI705的三维系统空间（图6），分析了光谱曲线的分形维数对光谱指数的区分作用。析表明，随着桂花叶片叶绿素含量的降低，分形维数的值逐渐增大，且相关性明显，而植被指数mNDVI705无法反映。显的相关性。绿素含量和细胞结构的变化会在不同程度上影响光谱分形维数，因此光谱分形维数可以更充分地反映叶绿素含量和细胞结构的变化。见光和近红外光谱用于计算光谱的分形维数。该波段中，信息量较大，光谱指数一般计算中涉及的计算波段为非常有限。此，相比之下，光谱指数具有反映桂花叶片中铜胁迫程度的优势。上所述，可以得出结论，光谱分形维数可以用来表明桂花叶片中铜的张力程度，具有很好的效果。过对重金属Cu2 +约束下桂花叶片的分形维数和两种光谱指标的影响进行分析研究，确定铜污染程度，结论是，光谱曲线的分形维数具有监测铜污染程度的潜力和优势，得出以下结论：1）随着重金属应力集中度的增加，复杂度增加。花叶片的光谱曲线的分形增加，光谱曲线的分形维数逐渐增加。（2）光谱指数NDVI705和mNDVI705与冠层的结构，叶绿素含量，叶簇冠层的结构和叶片表面以及与光谱含量NDWI和MSI相关的光谱指数桂花冠层水分与铜胁迫的集中度呈下降趋势。
　　（3）绘制了NDVI705，mNDVI705，NDWI，MSI的空间分布图，光谱分形维数和桂花的铜含量。中，光谱分形维数和铜浓度分布模型具有最好的鉴别效果和最高的相关性。（4）利用分形光谱维数和桂花叶片铜胁迫的浓度建立的线性回归模型可以很好地监测桂花上铜胁迫的程度。过定义桂花中不同浓度Cu2 +胁迫的盆栽试验，分析和研究了光谱分形维数识别铜胁迫污染程度的潜力和益处，提供了一个实例。于其他作物或植被中重金属胁迫的光谱分析和研究。
　　研究的分形研究是基于在包络线收缩后从原始光谱曲线获得的光谱分形维数。包络法可以突出显示光谱曲线的各种光谱特征，例如吸收和反射，并且放置在相同的光谱背景下，可以方便地与光谱曲线的其他特征值进行比较。研究为利用高光谱遥感技术大规模动态监测桂花叶片铜污染提供了理论依据。
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