基于水稻叶绿素含量变化的重金属污染胁迫遥感分析与评价

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1、学校代码：10200研究生学号：2013102296分类号》P208密级：无硕士学位论文基伊叶变化的金屬教IMfr速•感分析与评价Analysisandevaluationofheavy-metalpollutionstressbn^cd賴chlorophyllcontentofriceusinghyperspectraldata作者：高振东指导教师：王平M教授〔刘志明教授一级学科：地理学二级学科：地曲学与地理憤息系统研究方向：逋感倍息分析与应用模型学位类型：学术碩士东北师范大学学位评定委员会独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所

2、取得的成果。据我所知,除了特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中作了明确的说明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：I孤5、曰期:owr,x.^o.学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定，g卩：东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权东北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。(保密的学位论文在解密

3、后适用本授权书）学位论文作者签名：棒多、指导教师签名：曰期：^/r、i�、Zn曰期：学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：由口编：摘要重金属污染是当今世界面临的重大生态问题之一，不仅阻碍农作物的生长，还会间接通过食物链的传递和富集，间接对人体造成危害，如何大面积准确获取农作物重金属污染胁迫状况是农业定量遥感的一个主要研究方向。农作物叶片中的叶绿素含量通常被认为是测算农作物生长周期、光合作用能力和受重金属胁迫状况的良好指示剂。本文以长春—吉林地区4块不同重金属污染状况的农田为实验样地，在使用叶片光学辐射传输模型（PROSPECT）模拟水稻叶片光谱过程中，通过

4、控制单一变量法来获得对叶绿素含量变化敏感的光谱指数作为叶绿素含量反演模型的参数，同时引入机器学习算法--随机森林(RANDOMFOREST)，构建RF-PROSPECT模型反演叶片叶绿素含量，并评价模型精度；根据各采样区实测叶绿素含量值以及对应样地的污染水平状况分析，将叶片叶绿素含量划分不同范围说明农作物受重金属污染胁迫程度，结合实测土壤重金属含量构建的随机森林分类模型说明各种重金属元素对叶绿素含量影响的相对重要性分布。从而实现污染土壤区农作物的光合作用能力及污染水平状况监测，以便尽早提出污染治理措施，这对粮食安全问题具有非常重大的意义。主要研究结论如下：1.在叶片光

5、学辐射传输模型的模拟过程中，发现选择的6个光谱指数中，修正型叶绿素吸收反射率指数（MCARI）、叶绿素吸收比指数（CARI）、归一化植被指数（GNDVI）表现出对叶绿素含量变化良好的敏感性，而对其他成分变化不敏感或弱敏感性，以此作为反演模型的光谱指数。2.在采用随机森林算法构建的反演模型中，经过模型反复训练，得到RF-PROSPECT2反演模型的拟合优度为0.874，平均绝对误差为1.34(ug/cm)，平均相对误差为7.83%，相对于传统分析方法模型取得了较好的反演效果。3.根据各采样区实测叶绿素含量值以及样地对应的污染水平分析，将采样点污染状况划分为无污染，轻度污

6、染和中度污染，对应的叶绿素含量值域分别定义为大于22230μg/cm、20～30μg/cm、0～20μg/cm，间接用叶绿素含量所处值域来评价农作物的重金属污染胁迫程度，结合实测土壤重金属含量构建的随机森林分类模型说明各种重金属元素对叶绿素含量影响的相对重要性分布：铬>铜>砷>镉。关键词：叶绿素；叶片光学辐射传输模型；随机森林算法；重金属污染胁迫IIAbstractHeavymetalpollutionisoneofthemajorecologicalproblemsfacingtheworldtoday,notonlyhinderthegrowthofcrops,a

7、lsocauseaharmtohumanbodythroughthefoodchainoftransferandenrichmentindirectly.Hencehowtoobtainlargeareacroppollutionofheavymetalsstressstateaccuratelyisoneofthemajorresearchdirectionofagriculturalquantitativeremotesensing.Chlorophyllcontentofcropleafisusuallyconsideredasagoodind