CN107576621B - 一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法 - Google Patents
一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107576621B CN107576621B CN201711001988.3A CN201711001988A CN107576621B CN 107576621 B CN107576621 B CN 107576621B CN 201711001988 A CN201711001988 A CN 201711001988A CN 107576621 B CN107576621 B CN 107576621B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spectrum
- soil
- differnce
- potting
- expansion coefficient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 239000002689 soil Substances 0.000 title claims abstract description 216
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 208
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 45
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 17
- 239000010949 copper Substances 0.000 claims description 213
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 63
- 238000004382 potting Methods 0.000 claims description 57
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 14
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 claims description 14
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 claims description 11
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims description 9
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 claims description 9
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 claims description 9
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 claims description 9
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 claims description 9
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 5
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims description 5
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 4
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 claims description 3
- 229910000366 copper(II) sulfate Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 239000007836 KH2PO4 Substances 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 2
- 230000034303 cell budding Effects 0.000 claims description 2
- 229910052927 chalcanthite Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910000402 monopotassium phosphate Inorganic materials 0.000 claims description 2
- FGIUAXJPYTZDNR-UHFFFAOYSA-N potassium nitrate Inorganic materials [K+].[O-][N+]([O-])=O FGIUAXJPYTZDNR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 claims description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- ARUVKPQLZAKDPS-UHFFFAOYSA-L copper(II) sulfate Chemical compound [Cu+2].[O-][S+2]([O-])([O-])[O-] ARUVKPQLZAKDPS-UHFFFAOYSA-L 0.000 claims 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 33
- 238000011161 development Methods 0.000 description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 8
- JPVYNHNXODAKFH-UHFFFAOYSA-N Cu2+ Chemical compound [Cu+2] JPVYNHNXODAKFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910001431 copper ion Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- TVEXGJYMHHTVKP-UHFFFAOYSA-N 6-oxabicyclo[3.2.1]oct-3-en-7-one Chemical compound C1C2C(=O)OC1C=CC2 TVEXGJYMHHTVKP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910016374 CuSO45H2O Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005183 dynamical system Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 231100000783 metal toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法,包括如下步骤:选取野外目标区域,采集其土壤光谱曲线,对采集到的土壤光谱曲线进行二阶差分变换得到稀疏光谱,利用二阶差分Gabor展开方法探测土壤Cu污染光谱之间的微弱差异,得出土壤铜污染浓度与二阶差分Gabor展开光谱尺度分布之间的对应关系。本发明的方法可以利用采集的土壤光谱曲线推断土壤铜污染浓度范围。
Description
技术领域
本发明涉及一种检测方法,特别是涉及一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法。
背景技术
铜离子属于重金属离子,在土壤中以各种浓度的形式发现,重金属毒性较强且移动性很小,一旦进入土壤中,就会在土壤中持续残留,通过食物链进入人体后,潜在危害极大,直接或间接的影响人类的生命健康。原始的土壤铜污染的测定都是先通过实地采样,然后利用原子吸收分光光度计测定铜离子,但是这种方法耗费巨大,处理过程繁琐。通过高光谱技术测得土壤光谱曲线,然后对曲线进行变换可以快速高效的探测土壤铜污染。
发明内容
本发明要解决的设备问题是可以快速的野外采集土壤光谱曲线,本发明要解决的技术问题是提供一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法,该方法可以对采集到的土壤光谱曲线进行二阶差分变换得到稀疏光谱,利用二阶差分Gabor展开方法探测土壤Cu污染光谱之间的微弱差异,得出土壤铜污染浓度与二阶差分Gabor展开光谱尺度分布之间的对应关系,最终可以利用采集的土壤光谱曲线推断土壤铜污染浓度范围。
一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法,包括如下步骤:
A、利用野外高光谱快速测量系统快速测量目标区域内众多Cu污染土壤测量点的光谱曲线,每个测量点取三条光谱曲线;
B、对A中每个点三条光谱曲线进行平滑及重采样预处理,得到波段范围为340~2514nm的2175个波段的Cu污染下的土壤光谱,然后,取三条光谱的平均光谱作为该测量点土壤光谱曲线;
C、对测量点光谱曲线进行二阶差分处理,得到土壤的稀疏光谱;
D、对稀疏光谱进行Gabor展开,得到土壤Cu污染光谱二阶差分Gabor展开的尺度分布;
E、根据土壤光谱二阶差分Gabor展开系数分布规律确定土壤Cu污染的浓度范围。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法,其中,所述野外高光谱快速测量系统包括第一支撑杆、第二支撑杆、仪器包和光纤探头;
在所述光纤探头外部套设有套管,在所述套管的外部活动连接有第一旋转轴和第二旋转轴,所述第一旋转轴固定在所述第一支撑杆的中部,所述第二旋转轴固定在所述第二支撑杆的中部;所述仪器包包括系统主机和与其相连的高光谱测量仪主机、系统电源和显示屏,所述光纤探头与所述高光谱测量仪主机相连;
在所述第二支撑杆上设置有圆形轨道,在所述圆形轨道上设置有测距传感器,所述测距传感器与驱动装置和所述系统主机相连。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法,其中,所述第一支撑杆和所述第二支撑杆为水平设置,在所述第一支撑杆和所述第二支撑杆的两端活动连接有调节支柱,所述调节支柱与所述第一支撑杆或所述第二支撑杆之间的角度为90°~180°,所述调节支柱为伸缩杆结构;
所述第一支撑杆设置在所述第二支撑杆的上部,所述第一旋转轴和所述第二旋转轴能够绕所述套管自由旋转,在所述套管内还设置有线缆管,在其中设置有线缆,每个所述调节支柱分别通过所述线缆与所述系统主机连接,所述光纤探头通过光纤与所述高光谱测量仪主机相连;
所述第一支撑杆和所述第二支撑杆之间的距离为30mm,所述第一支撑杆长为800mm,所述第二支撑杆长为700mm,位于所述第二支撑杆上的所述调节支柱的高度调节范围为500-1000mm,所述第一支撑杆上的所述调节支柱的高度调节范围为530-1030mm。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法,其中,在所述调节支柱的下端设置有轮体,所述线缆管与所述光纤探头平行设置并接触,所述光纤探头的长度为100mm,直径为10mm,所述套管的长度为60mm,直径为14mm,所述线缆管的直径为4mm,长度为75mm,所述光纤探头的下端距离所述套管的下端之间的距离为10mm,所述光纤探头的上端距离所述套管的上端之间的距离为30mm,所述第一旋转轴和所述第二旋转轴的高度为30mm;所述圆形轨道的直径为234mm。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法,其中,利用所述野外高光谱快速测量系统的测量方法包括如下步骤:
步骤一、确定疑受污染区域,到达铜污染土壤测量点;
步骤二、在测量点位置处,对于不平整的地表用工具简单的人工磨平,打开第一支撑杆和第二支撑杆,使二者的角度在90°±10°之间,将光纤探头架设在测量点中心,打开系统主机、高光谱测量仪主机和系统电源;
步骤三、启动所述系统主机上的测量按钮,测距传感器会自动绕着圆形轨道旋转一周,测出各个点距离地表的高度,将数据反馈到所述系统主机,所述系统主机发出指令,调整所述光纤探头距离测量点表面之间的距离为700±100mm,且所述光纤探头与地表垂直,调整完之后,所述测距传感器会再绕行一圈,以保证距离和角度的正确性,此时所述系统主机会亮红灯,且发出滴滴滴的三声;
步骤四、将校正白板放到所述光纤探头的正下方的地面上,高光谱测量仪主机校正光谱,校正通过时都会绿灯显示,并发出滴滴滴的三声,任何异常都会红灯显示,需要重新校正;
步骤五、校正通过之后,取走所述校正白板,开始测量,测量的光谱曲线和数据都在显示器上显示,并储存在所述系统主机的内部,从野外返回时另行拷贝储存。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法,其中,对测量点光谱曲线进行二阶差分处理包括如下步骤:
把信号的稀疏表示理论和差分变换运用到Cu污染土壤测量点光谱曲线中,首先对Cu污染土壤测量点光谱曲线进行一阶差分变换,即
Y(k)=X(k+1)-X(k) (1)
其中,X(k)(k=1,2,3,…N)为任意光谱。
当一阶差分后光谱反射率值为0的数量大于等于0.8N时,那么Y(k)就为稀疏光谱;
当一阶差分后光谱反射率值为0的数量小于0.8N时,对X(k)进行二阶差分处理,即
Z(k)=Y(k+1)-Y(k)=X(k+2)-2×X(k+1)+X(k) (2)最终得到稀疏土壤Cu污染光谱曲线。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法,其中,对稀疏光谱进行Gabor展开包括如下步骤:
将Cu污染土壤原始光谱变换为一阶差分或二阶差分稀疏光谱,然后选取高斯窗函数作为Gabor基函数,最后对稀疏光谱和高斯窗函数做卷积变换,得到Cu污染土壤光谱Gabor展开系数尺度分布。
本发明所述的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法还包括如下步骤:
根据土壤光谱二阶差分Gabor展开系数分布规律确定土壤Cu污染的浓度范围,
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第700±50项、第1600±50项和第2200~4350项均有分布,且第2800±50项和第3550±50项有闭合等高线分布时,土壤未受Cu污染;
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第700±50项、第1600±50项、第2200~2600项、和第3700~4500项均有分布或第700±50项、第1600±50项、第2200~4500项均有分布时,土壤Cu污染浓度为50~250mg/kg;
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第1700±50项、第2200±50项和第3700±50项均有分布或第1700±50项、第2200~2450项和第3700~4300项均有分布时,土壤Cu污染浓度为250~500mg/kg;
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第1700±50项和第3700±50项均有分布时,土壤Cu污染浓度为500~700mg/kg。
本发明光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法与现有技术不同之处在于:
1、原始的土壤铜污染的测定都是先通过实地采样,然后利用原子吸收分光光度计测定铜离子,但是这种方法耗费巨大,处理过程繁琐。通过高光谱技术测得土壤光谱曲线,然后对曲线进行变换可以快速高效的探测土壤铜污染。
2、目前也有部分专家使用高光谱进行土壤重金属污染检测,但是精度不高,无法区分铜污染的具体浓度大小,且不适合野外测量:本发明对测量点光谱曲线首先进行二阶差分处理,得到土壤的稀疏光谱;然后对稀疏光谱进行Gabor展开,得到土壤Cu污染光谱二阶差分Gabor展开的尺度分布;最后根据土壤光谱二阶差分Gabor展开系数分布规律确定土壤Cu污染的浓度范围,这样就实现了高光谱曲线准确高效测量土壤Cu污染浓度范围;
3、本发明设计了一种野外高光谱快速测量系统,整个野外高光谱快速测量系统从系统的构建、校正到测量都实现了一体化、自动化和精细化,同时系统易于野外的搬运和拆卸。
下面结合附图对本发明的光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法作进一步说明。
附图说明
图1为本发明中十一种铜胁迫梯度下玉米长势;
图2为本发明中不同浓度Cu胁迫下土壤中Cu含量图;
图3为本发明中不同浓度Cu胁迫下土壤中有机质含量及土壤含水率图;
图4为本发明中不同浓度Cu胁迫下土壤光谱曲线一阶差分图;
图5为本发明中不同浓度Cu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分图;
图6为本发明中0μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图7为本发明中50μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图8为本发明中100μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图9为本发明中150μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图10为本发明中200μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图11为本发明中300μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图12为本发明中400μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图13为本发明中600μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图14为本发明中800μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图15为本发明中1000μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图16为本发明中1200μg/gCu胁迫下土壤光谱曲线二阶差分Gabor展开系数尺度分布图及等高线图;
图17为本发明野外高光谱快速测量系统的立体结构示意图;
图18为本发明野外高光谱快速测量系统的正视剖面结构示意图。
具体实施方式
一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法,包括如下步骤:
A、利用野外高光谱快速测量系统快速测量目标区域内众多Cu污染土壤测量点的光谱曲线,每个测量点取三条光谱曲线;
B、对A中每个点三条光谱曲线进行平滑及重采样预处理,得到波段范围为340~2514nm的2175个波段的Cu污染下的土壤光谱,然后,取三条光谱的平均光谱作为该测量点土壤光谱曲线;
C、对测量点光谱曲线进行二阶差分处理,得到土壤的稀疏光谱;
D、对稀疏光谱进行Gabor展开,得到土壤Cu污染光谱二阶差分Gabor展开的尺度分布;
E、根据土壤光谱二阶差分Gabor展开系数分布规律确定土壤Cu污染的浓度范围。
以下为优选技术方案:
如图17和图18所示,本发明野外高光谱快速测量系统包括第一支撑杆1、第二支撑杆2、仪器包和光纤探头3;
在光纤探头3外部套设有套管4,在套管4的外部活动连接有第一旋转轴5和第二旋转轴6,第一旋转轴5固定在第一支撑杆1的中部,第二旋转轴6固定在第二支撑杆2的中部;仪器包包括系统主机和与其相连的高光谱测量仪主机、系统电源和显示屏,光纤探头3与高光谱测量仪主机相连;在第二支撑杆2上设置有圆形轨道7,在圆形轨道7上设置有测距传感器8,测距传感器8与驱动装置和系统主机相连。
第一支撑杆1和第二支撑杆2为水平设置,在第一支撑杆1和第二支撑杆2的两端活动连接有调节支柱9,调节支柱9与第一支撑杆1或第二支撑杆2之间的角度为90°~180°,调节支柱9为伸缩杆结构。
第一支撑杆1设置在第二支撑杆2的上部,第一旋转轴5和第二旋转轴6能够绕套管4自由旋转,在套管4内还设置有线缆管10,在其中设置有线缆11,每个调节支柱9分别通过线缆11与系统主机连接,光纤探头3通过光纤与高光谱测量仪主机相连。
4个调节支柱9相当于4个可以精确调整的千斤顶,可以根据电脑指令调整长度,从而调整光纤探头3的高度,并且调整使第一支撑杆1和第二支撑杆2形成的平面与地面平行。
第一支撑杆1和第二支撑杆2之间的距离为30mm,第一支撑杆1长为800mm,第二支撑杆2长为700mm,位于第二支撑杆2上的调节支柱9的高度调节范围为500-1000mm,第一支撑杆1上的调节支柱9的高度调节范围为530-1030mm。以满足低洼凸起等地面的影响,保证光纤探头3的高度和水平;调节支柱9可以与第一支撑杆1或第二支撑杆2旋转形成一根直杆,方便野外大面积区域内零散点的测量。
系统主机控制测距传感器8和调节支柱9的自动化操作,实现第一支撑杆1和第二支撑杆2的高度和角度的调整;同时系统主机控制高光谱测量仪主机的校正和测量。系统电源为高光谱测量仪主机和测距传感器8动力系统以及调节支柱9提供电力;在调节支柱9的下端设置有轮体。安装上轮子,直接推着走,这样适合小面积区域内密集点的测量。
线缆管10与光纤探头3平行设置并接触,光纤探头3的长度为100mm,直径为10mm,套管4的长度为60mm,直径为14mm,线缆管10的直径为4mm,长度为75mm,光纤探头3的下端距离套管4的下端之间的距离为10mm,光纤探头3的上端距离套管4的上端之间的距离为30mm,第一旋转轴5和第二旋转轴6的高度为30mm。
圆形轨道7的直径为234mm,这是根据光纤探头3视场角8°和距离地表800mm的数据设计的,可以保证测距传感器8测量的范围为仪器需要测量的土壤区域;当调整完之后,测距传感器8会再绕行一圈,以保证光纤探头3距离测量点表面700±100mm,且与地表垂直。
野外高光谱快速测量系统的使用方法,包括如下步骤:
步骤一、确定疑受污染区域,到达铜污染土壤测量点;
步骤二、在测量点位置处,对于不平整的地表用工具简单的人工磨平,打开第一支撑杆1和第二支撑杆2,使二者的角度在90°±10°之间,将光纤探头3架设在测量点中心,打开系统主机、高光谱测量仪主机和系统电源;
步骤三、启动系统主机上的测量按钮,测距传感器8会自动绕着圆形轨道7旋转一周,测出各个点距离地表的高度,将数据反馈到系统主机,系统主机发出指令,调整光纤探头3距离测量点表面之间的距离为700±100mm,且光纤探头3与地表垂直,调整完之后,测距传感器8会再绕行一圈,以保证距离和角度的正确性,此时系统主机会亮红灯,且发出滴滴滴的三声;
步骤四、将校正白板放到光纤探头3的正下方的地面上,高光谱测量仪主机校正光谱,校正通过时都会绿灯显示,并发出滴滴滴的三声,任何异常都会红灯显示,需要重新校正;
步骤五、校正通过之后,取走校正白板,开始测量,测量的光谱曲线和数据都在显示器上显示,并储存在系统主机的内部,从野外返回时另行拷贝储存。
对测量点光谱曲线进行二阶差分处理包括如下步骤:
把信号的稀疏表示理论和差分变换运用到Cu污染土壤测量点光谱曲线中,首先对Cu污染土壤测量点光谱曲线进行一阶差分变换,即
Y(k)=X(k+1)-X(k)(1)其中,X(k)(k=1,2,3,…N)为任意光谱。
当一阶差分后光谱反射率值为0的数量大于等于0.8N时,那么Y(k)就为稀疏光谱;
当一阶差分后光谱反射率值为0的数量小于0.8N时,对X(k)进行二阶差分处理,即
Z(k)=Y(k+1)-Y(k)=X(k+2)-2×X(k+1)+X(k) (2)最终得到稀疏土壤Cu污染光谱曲线。
对稀疏光谱进行Gabor展开包括如下步骤:
将Cu污染土壤原始光谱变换为一阶差分或二阶差分稀疏光谱,然后选取高斯窗函数作为Gabor基函数,最后对稀疏光谱和高斯窗函数做卷积变换,得到Cu污染土壤光谱Gabor展开系数尺度分布。
光谱二阶差分Gabor展开法检测土壤铜污染的方法还包括如下步骤:
根据土壤光谱二阶差分Gabor展开系数分布规律确定土壤Cu污染的浓度范围,
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第700±50项、第1600±50项和第2200~4350项均有分布,且第2800±50项和第3550±50项有闭合等高线分布时,土壤未受Cu污染;
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第700±50项、第1600±50项、第2200~2600项、和第3700~4500项均有分布或第700±50项、第1600±50项、第2200~4500项均有分布时,土壤Cu污染浓度为50~250mg/kg;
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第1700±50项、第2200±50项和第3700±50项均有分布或第1700±50项、第2200~2450项和第3700~4300项均有分布时,土壤Cu污染浓度为250~500mg/kg;
当土壤光谱二阶差分Gabor展开系数在第1700±50项和第3700±50项均有分布时,土壤Cu污染浓度为500~700mg/kg。
本发明的具体应用实例:
一、土壤Cu污染实验:
实验的土壤来自于不同浓度重金属铜胁迫下植物培育的盆栽土,数据来自盆栽土取样的光谱、样品中铜含量、盆栽土样有机质和含水率。植物重金属污染实验时,选用“中糯1号”玉米种子进行盆栽培育,重金属胁迫采用CuSO4·5H2O分析纯。盆栽实验时,首先选取“中糯1号”品种的玉米种子进行催芽处理,出芽后分别种于浓度为0μg·g-1、50μg·g-1、100μg·g-1、150μg·g-1、200μg·g-1、300μg·g-1、400μg·g-1、600μg·g-1、800μg·g-1、1000μg·g-1、1200μg·g-1的CuSO4·5H2O十一种胁迫梯度下盆栽土壤中,每种胁迫梯度平行设置3组盆栽,共33盆盆栽;出苗后各盆浇灌适量的等量NH4NO3、KH2PO4和KNO3营养液;培育期间每天按时对温室进行通风换气,定期浇等量的水,十一种铜胁迫梯度下玉米长势见图1。
对不同浓度重金属铜胁迫下的玉米盆栽土壤进行采样,使用光谱范围为340~2514nm的SVC HR-1024I高性能地物光谱仪采集土壤光谱,CuSO4·5H2O十一种胁迫梯度盆栽土壤分别标记为Cu(CK)、Cu(50)、Cu(100)、Cu(150)、Cu(200)、Cu(300)、Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)、Cu(1000)、Cu(1200)。最后取等量的不同浓度铜污染的表层盆栽土壤送样检测,测得的样品中铜含量、土壤含水率和土壤中有机质含量见图2、图3。
二、不同浓度土壤铜污染光谱检测
1、把信号的稀疏表示理论和差分变换运用到Cu污染的盆栽土壤光谱曲线中,可以得到Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱曲线的差分变换稀疏表示。Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱波动较大,整体上并不是稀疏光谱。对Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱进行一阶差分处理(图4),通过光谱曲线一阶差分序列可以看出土壤光谱曲线一阶差分序列趋于稳定,大体上围绕着X轴上下波动,但依然有较多的值在零点处波动较大。因此,进一步进行二阶差分处理(图5),由Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土光谱二阶差分序列可得数据比较平稳,除1022nm、1430nm、1974nm、2400nm附近波段区间外,其他波段处的光谱曲线二阶差分值几乎为零,所以,Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱二阶差分序列可以近似认为是稀疏序列。进而,分别对Cu(150)、Cu(200)、Cu(300)、Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)、Cu(1000)、Cu(1200)胁迫下盆栽土壤光谱进行二阶差分处理,得到同样的结论:不同浓度Cu胁迫下盆栽土壤光谱二阶差分变换序列均可以近似认为是稀疏序列,并且能够保证土壤光谱的自身特征,区分盆栽土壤不同浓度Cu污染光谱之间的微弱差异。Cu污染的盆栽土壤光谱曲线二阶差分序列相对于盆栽土壤光谱FFT变换保留了更多的细节信息,并且能够突出土壤光谱曲线自身的特点。
2、土壤Cu污染光谱的二阶差分Gabor展开
信号的Gabor展开中最常用的是原始信号的FFT变换,可以将信号的Gabor展开运用到不同浓度Cu污染的盆栽土壤光谱中,但是不同浓度Cu污染的盆栽土壤光谱FFT变换并没有明显差异,得到的尺度分布图也没有规律。而二阶差分变换后的不同浓度Cu污染原始盆栽土光谱为近似的稀疏光谱,与盆栽土光谱的FFT变换具有一定的相似性,但同时也保留了更多的细节信息。
因此,本文用信号的二阶差分变换代替信号Gabor展开中的FFT变换,即将不同浓度Cu污染盆栽土壤光谱二阶差分序列运用到土壤光谱的Gabor展开中,可以区分不同浓度Cu胁迫下盆栽土壤光谱的细节差异,不同浓度Cu胁迫下盆栽土壤光谱的展开系数尺度分布图及其等高线图如图6-图16所示。从图6-图16可以看出,受污染的盆栽土壤光谱与健康盆栽土壤光谱展开系数尺度分布有较大的差异:Cu(CK)盆栽土壤光谱Gabor展开系数尺度分布范围较大,在第700项展开系数附近、第1600项展开系数附近和第2200~4350项展开系数之间均有分布,而被污染后的盆栽土壤的光谱Gabor展开系数尺度分布范围较小,与Cu(CK)的差异尺度区间主要表现在第700项展开系数附近、第2200~2700项展开系数之间和第3700~4500项展开系数之间;受污染的土壤光谱展开系数尺度分布明显减弱,大多数项的展开系数均减为0,当Cu胁迫梯度达到1000μg g-1的时候,第2200项展开系数附近的土壤光谱尺度分布已经完全消失。
3土壤Cu污染光谱检测结果
根据图6-图16所得结果可以将Cu胁迫浓度分为三组(Cu(100)、Cu(200)数据因为存在一定误差而被删除):Cu(CK)土壤光谱的Gabor展开系数尺度分布范围最广,在第700项附近、第1600项附近、第2200~4500项之间,且第2800项附近和第3550项附近有闭合等高线分布;Cu(50)、Cu(150)、Cu(300)土壤光谱的Gabor展开系数尺度分布范围较广,在第700项附近、第1600项附近、第2200~2700项之间及第3700~4500项之间;Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)土壤光谱的Gabor展开系数尺度分布范围适中,在第1700项附近、第2200项附近、第3700项附近及第4300项附近;Cu(1000)、Cu(1200)土壤光谱Gabor展开系数尺度分布范围较小,在第1700项附近、第3700项附近,第2200项展开系数附近的土壤光谱尺度分布已经完全消失。
根据不同浓度土壤Cu污染光谱Gabor展开系数尺度分布,将土壤Cu污染划分为四个等级:20μg·g-1(Cu(CK))为未受污染土壤,60~220μg·g-1(Cu(50)~Cu(300))为轻度污染,260~500μg·g-1(Cu(400)~Cu(800))为中度污染,600μg·g-1(Cu(1000))以上为重度污染。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (1)
1.一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法,其特征在于:包括如下步骤:
A、利用野外高光谱快速测量系统快速测量目标区域内众多Cu污染土壤测量点的光谱曲线,每个测量点取三条光谱曲线,对每个点三条光谱曲线进行平滑及重采样预处理,得到波段范围为340~2514nm的2175个波段的Cu污染下的土壤光谱,然后,取三条光谱的平均光谱作为该测量点土壤光谱曲线:
实验的土壤来自于不同浓度重金属铜胁迫下植物培育的盆栽土,数据来自盆栽土取样的光谱、样品中铜含量、盆栽土样有机质和含水率;
植物重金属污染实验时,选用“中糯1号”玉米种子进行盆栽培育,重金属胁迫采用CuSO4·5H2O分析纯,盆栽实验时,首先选取“中糯1号”品种的玉米种子进行催芽处理,出芽后分别种于浓度为0μg·g-1、50μg·g-1、100μg·g-1、150μg·g-1、200μg·g-1、300μg·g-1、400μg·g-1、600μg·g-1、800μg·g-1、1000μg·g-1、1200μg·g-1的CuSO4·5H2O十一种胁迫梯度下盆栽土壤中,每种胁迫梯度平行设置3组盆栽,共33盆盆栽;出苗后各盆浇灌适量的等量NH4NO3、KH2PO4和KNO3营养液;培育期间每天按时对温室进行通风换气,定期浇等量的水,得到十一种铜胁迫梯度下玉米长势数据;
对不同浓度重金属铜胁迫下的玉米盆栽土壤进行采样,使用光谱范围为340~2514nm的SVC HR-1024I高性能地物光谱仪采集土壤光谱,CuSO4·5H2O十一种胁迫梯度盆栽土壤分别标记为Cu(CK)、Cu(50)、Cu(100)、Cu(150)、Cu(200)、Cu(300)、Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)、Cu(1000)、Cu(1200),最后取等量的不同浓度铜污染的表层盆栽土壤送样检测,测得样品中铜含量、土壤含水率和土壤中有机质含量;
B、对测量点光谱曲线进行二阶差分处理,得到土壤的稀疏光谱:
把信号的稀疏表示理论和差分变换运用到Cu污染的盆栽土壤光谱曲线中,得到Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱曲线的差分变换稀疏表示,Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱波动较大,整体上并不是稀疏光谱,对Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱进行一阶差分处理,通过光谱曲线一阶差分序列看出土壤光谱曲线一阶差分序列趋于稳定,大体上围绕着X轴上下波动,但依然有较多的值在零点处波动较大;因此,进一步进行二阶差分处理,由Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土光谱二阶差分序列可得数据比较平稳,除1022nm、1430nm、1974nm、2400nm附近波段区间外,其他波段处的光谱曲线二阶差分值几乎为零,所以,Cu(CK)、Cu(50)和Cu(100)原始盆栽土壤光谱二阶差分序列近似认为是稀疏序列,进而,分别对Cu(150)、Cu(200)、Cu(300)、Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)、Cu(1000)、Cu(1200)胁迫下盆栽土壤光谱进行二阶差分处理,得到同样的结论:不同浓度Cu胁迫下盆栽土壤光谱二阶差分变换序列均近似认为是稀疏序列,并且能够保证土壤光谱的自身特征,区分盆栽土壤不同浓度Cu污染光谱之间的微弱差异,Cu污染的盆栽土壤光谱曲线二阶差分序列相对于盆栽土壤光谱FFT变换保留了更多的细节信息,并且能够突出土壤光谱曲线自身的特点;
其中,对测量点光谱曲线进行二阶差分处理包括如下步骤:
首先,对Cu污染土壤测量点光谱曲线进行一阶差分变换,即
Y(k)=X(k+1)-X(k) (1)
其中,X(k)(k=1,2,3,…N)为任意光谱;
当一阶差分后光谱反射率值为0的数量大于等于0.8N时,那么Y(k)就为稀疏光谱;
当一阶差分后光谱反射率值为0的数量小于0.8N时,对X(k)进行二阶差分处理,即
Z(k)=Y(k+1)-Y(k)=X(k+2)-2×X(k+1)+X(k) (2)
最终得到稀疏土壤Cu污染光谱曲线;
C、对稀疏光谱进行Gabor展开,得到土壤Cu污染光谱二阶差分Gabor展开的尺度分布:
信号的Gabor展开中最常用的是原始信号的FFT变换,将信号的Gabor展开运用到不同浓度Cu污染的盆栽土壤光谱中,但是不同浓度Cu污染的盆栽土壤光谱FFT变换并没有明显差异,得到的尺度分布图也没有规律,而二阶差分变换后的不同浓度Cu污染原始盆栽土光谱为近似的稀疏光谱,与盆栽土光谱的FFT变换具有一定的相似性,但同时也保留了更多的细节信息;其中,对稀疏光谱进行Gabor展开包括如下步骤:将Cu污染土壤原始光谱变换为一阶差分或二阶差分稀疏光谱,然后选取高斯窗函数作为Gabor基函数,最后对稀疏光谱和高斯窗函数做卷积变换,得到Cu污染土壤光谱Gabor展开系数尺度分布;
采用信号的二阶差分变换代替信号Gabor展开中的FFT变换,即将不同浓度Cu污染盆栽土壤光谱二阶差分序列运用到土壤光谱的Gabor展开中,能够区分不同浓度Cu胁迫下盆栽土壤光谱的细节差异,受污染的盆栽土壤光谱与健康盆栽土壤光谱展开系数尺度分布有较大的差异:Cu(CK)盆栽土壤光谱Gabor展开系数尺度分布范围较大,在第700项展开系数附近、第1600项展开系数附近和第2200~4350项展开系数之间均有分布,而被污染后的盆栽土壤的光谱Gabor展开系数尺度分布范围较小,与Cu(CK)的差异尺度区间主要表现在第700项展开系数附近、第2200~2700项展开系数之间和第3700~4500项展开系数之间;受污染的土壤光谱展开系数尺度分布明显减弱,大多数项的展开系数均减为0,当Cu胁迫梯度达到1000μg·g-1的时候,第2200项展开系数附近的土壤光谱尺度分布已经完全消失;
D、根据土壤光谱二阶差分Gabor展开系数分布规律确定土壤Cu污染的浓度范围,获得土壤Cu污染光谱检测结果:
将Cu胁迫浓度分为三组:Cu(CK)土壤光谱的Gabor展开系数尺度分布范围最广,在第700项附近、第1600项附近、第2200~4500项之间,且第2800项附近和第3550项附近有闭合等高线分布;Cu(50)、Cu(150)、Cu(300)土壤光谱的Gabor展开系数尺度分布范围较广,在第700项附近、第1600项附近、第2200~2700项之间及第3700~4500项之间;Cu(400)、Cu(600)、Cu(800)土壤光谱的Gabor展开系数尺度分布范围适中,在第1700项附近、第2200项附近、第3700项附近及第4300项附近;Cu(1000)、Cu(1200)土壤光谱Gabor展开系数尺度分布范围较小,在第1700项附近、第3700项附近,第2200项展开系数附近的土壤光谱尺度分布已经完全消失;
根据不同浓度土壤Cu污染光谱Gabor展开系数尺度分布,将土壤Cu污染划分为四个等级:20μg·g-1即Cu(CK)为未受污染土壤,60~220μg·g-1即Cu(50)~Cu(300)为轻度污染,260~500μg·g-1即Cu(400)~Cu(800)为中度污染,600μg·g-1即Cu(1000)以上为重度污染。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711001988.3A CN107576621B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711001988.3A CN107576621B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107576621A CN107576621A (zh) | 2018-01-12 |
CN107576621B true CN107576621B (zh) | 2018-08-14 |
Family
ID=61038217
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711001988.3A Expired - Fee Related CN107576621B (zh) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | 一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107576621B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109740468B (zh) * | 2018-12-24 | 2021-01-05 | 核工业北京地质研究院 | 一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波方法 |
CN110174359B (zh) * | 2019-05-27 | 2021-12-14 | 生态环境部南京环境科学研究所 | 一种基于高斯过程回归的航空高光谱影像土壤重金属浓度评估方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060262876A1 (en) * | 2004-08-26 | 2006-11-23 | Ladue Christoph K | Wave matrix mechanics method & apparatus |
CN203148835U (zh) * | 2013-04-03 | 2013-08-21 | 上海复享仪器设备有限公司 | 可同时测量显微光谱和角分辨光谱的装置 |
CN104596943A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-06 | 中国矿业大学 | 一种矿区复垦场地有毒有害元素室内光谱分层测量方法 |
CN105319165A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-02-10 | 塔里木大学 | 土壤中硫酸根离子的检测方法 |
CN107748140B (zh) * | 2017-10-19 | 2018-09-25 | 中国矿业大学(北京) | 一种野外高光谱快速测量系统 |
-
2017
- 2017-10-24 CN CN201711001988.3A patent/CN107576621B/zh not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Sparseness and Expansion in Sensory Representations;Baktash Babadi 等;《Neuron》;20140903;第83卷;第1213-1226页 * |
土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术;李民赞;《农业机械学报》;20130325;第44卷(第3期);第73-87页 * |
激光诱导击穿光谱定量检测土壤微量重金属元素方法研究;吴文韬 等;《光谱学与光谱分析》;20110215;第31卷(第2期);第452-455页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107576621A (zh) | 2018-01-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107748140B (zh) | 一种野外高光谱快速测量系统 | |
Proctor et al. | A thousand year speleothem proxy record of North Atlantic climate from Scotland | |
Tan et al. | High resolution monsoon precipitation changes on southeastern Tibetan Plateau over the past 2300 years | |
Tarasov et al. | Late Glacial and Holocene changes in vegetation cover and climate in southern Siberia derived from a 15 kyr long pollen record from Lake Kotokel | |
CN107576621B (zh) | 一种光谱二阶差分Gabor展开检测土壤铜污染的方法 | |
McKenzie et al. | Springtime stratospheric NO2 in Antarctica | |
Wang et al. | MAX-DOAS retrieval of aerosol extinction properties in Madrid, Spain | |
Baker et al. | Influence of Stand Geometry on Light Interception and Net Photosynthesis in Cotton 1 | |
CN114295574B (zh) | 基于超光谱遥感的大气污染物水平分布反演方法 | |
CN116429988B (zh) | 海洋植物碳汇动态遥感监测装置 | |
Zhu et al. | Linking in situ photochemical reflectance index measurements with mangrove carbon dynamics in a subtropical coastal wetland | |
Yan et al. | Effects of light component and water stress on photosynthesis of Amazon rainforests during the 2015/2016 El Niño drought | |
CN104677790A (zh) | 森林内大气颗粒物的干沉降通量检测系统及方法 | |
Hedenström et al. | Reservoir ages in Baltic Sea sediment—a case study of an isolation sequence from the Litorina Sea stage | |
Lee et al. | Applying precision triaxial accelerometer to monitor branch sway of an urban tree in a tropical cyclone | |
Herzog et al. | Prospects and limitations of the application of landscape metrics for landscape monitoring | |
CN103831294B (zh) | 一种盐渍化-石油-重金属复合污染土壤质量的植物评价方法 | |
Chapman et al. | Audio-frequency spectrum of atmospherics | |
Fournier et al. | Effects of vegetation directional reflectance on sun-induced fluorescence retrieval in the oxygen absorption bands | |
Gosz et al. | Field testing long-path Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy for measurements of atmospheric gas concentrations | |
CN212645894U (zh) | 一种用于测定散射辐射光强的手持装置 | |
Shaffer | A comparison of benthic microfloral production on the West and Gulf coasts of the United States: An introduction to the dynamic K-systems model. | |
Tolksdorf et al. | Aeolian sedimentation in the Rhine and Main area from the Late Glacial until the Mid-Holocene: New evidence from the Magdalenien site of Götzenhain (Hesse, Germany) | |
CN220980835U (zh) | 一种用于复杂地形的可调式测绘仪器支架 | |
Mamun et al. | Monitoring the spatio-temporal variations of aerosols over Bangladesh |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20180814 Termination date: 20191024 |