基于地物光谱和Landsat8遥感影像的土壤铅含量反演研究马磊颜安摘要：随着人类活动的影响，重金属污染逐渐成为土壤和环境研究的重点。采用遥感技术可以克服传统重金属监测过程中的缺点，做到快速、高效地反映重金属空间分布。本文以克拉玛依市某区域为研究区，利用SVCHR-768光谱仪和Landsat8影像对41块土壤样品进行地物光谱和波段反射率的获取，采用相关性分析和偏最小二乘回归的原理，建立地物光谱与Landsat8数据的土壤铅含量反演模型。结果表明，基于一阶微分变换的地物光谱能更好地反映光谱与重金属铅含量的相关性，建立的模型为最优预测模型;通过波段比值和波段差值方式建立的基于Landsat8波段反射率的反演模型精度较好，能粗略预测土壤重金属铅的含量，并且基于Landsat8影像反演的土壤鉛含量空间分布符合土壤样点实测值的空间分布，为今后土壤环境监测土壤重金属含量提供数据支撑。关键词：高光谱;Landsat8;铅;相关性分析;偏最小二乘法;土壤环境监测：S127文献标识号：A：1001-4942（2019）12-0120-07AbstractWiththeinfluenceofhumanactivities，heavymetalpollutionhasgraduallybecomethefocusofsoilandenvironmentalresearch.Theapplicationofremotesensingtechnologycouldovercometheshortcomingsintheprocessoftraditionalmonitoringofheavymetalsandreflectthespatialdistributionofheavymetalsquicklyandefficiently.Inthisstudy，theSVCHR-768spectrometerandLandsat8imageswereusedtoobtainhyperspectraldataandbandreflectanceof41soilsamplesinKaramayCity.Byusingtheprincipleofcorrelationanalysisandpartialleast-squaresregression，theinversionmodelofsoilleadcontentbasedonhyperspectralandLandsat8datawasestablished.Theresultsshowedthatthefirstorderdifferentialtransformcouldbetterreflectthecorrelationbetweenthespectrumandtheheavymetalleadcontent，anditwasthebestpredictionmodel.TheretrievalmodelbasedonLandsat8spectralreflectanceestablishedbybandratioandbanddifferencehadbetteraccuracy，andcouldroughlypredictthecontentofheavymetalleadinsoil，moreover，thespatialdistributionofsoilleadcontentbasedonLandsat8modelwasconsistentwiththemeasuredspatialdistributionofsoilsamplepoints，andprovideddatasupportformonitoringheavymetalcontentinsoilenvironmentinthefuture.KeywordsHyperspectral;Landsat8;Lead;Correlationanalysis;Partialleastsquaresregression;Soilenvironmentmonitoring土壤不仅是人们所依赖的环境，也是农业生产中不可缺少的一部分[1]。随着人类活动的不断产生，土壤环境将面临巨大的压力和挑战，主要表现在土壤重金属元素超标和土壤生态功能退化等方面[2]。重金属超标会对人们的生活造成长期且缓慢的影响[3]。因此，对重金属的监测能有效推动土壤环境的监测和保护。目前，传统土壤重金属监测采用样品采集和化学分析的方法，该方法成本较高，周期较长，并且需要消耗大量人力和物力[4]，而采用遥感技术能克服传统土壤重金属监测过程中存在的问题，做到大区域、高效以及环保地监测土壤重金属含量。Cheng等[5]采集了湖北省武汉市郊区的93份土壤样品，发现镉含量预测与土壤有机质密切相关，采用近红外光谱与偏最小二乘模型相结合是快速监测郊区土壤重金属超标的一种替代方法。吴明珠等[6]通过对福州土壤光谱进行数学变换，提取520～530、1440～1450、2010～2020、2230～2240nm4个敏感波段，建立了土壤重金属铬的预测模型。随着遥感卫星的出现，利用遥感卫星数据进行土壤元素研究也逐渐增多。多光谱遥感技术能通过较少的成本研究大区域范围内土壤元素指标的数量和分布情况[7]。Fard等[8]利用偏最小二乘法建立了反射光谱与重金属含量之间的关系，对比了基于Landsat8波段直接反演和间接反演的模型，发现直接反演的精度高于间接反演。姚苹等[9]利用Landsat7影像的波段像元灰度值成功反演石亭江流域中下游土壤铅和镍含量，证明多光谱Landsat7影像能作为土壤铅和镍含量预测建模的数据源。本研究通过地物光谱与L...