玉米铜污染实时动态监测的高光谱分形维数模型  

Hyperspectral fractal dimension model for real-time monitoring of copper pollution in maize

作　　者：张超 杨可明 王敏 高鹏[1] 程凤 李燕[1] Zhang Chao

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院/煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京100083 [2]华北理工大学,河北唐山063210

出　　处：《江苏农业科学》2019年第18期260-265,共6页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:41271436);煤炭资源与安全开采国家重点实验室2017年开放基金(编号:SKLCRSM17KFA09);中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2009QD02)

摘　　要：重金属Cu^2+在玉米植株中过量积累会破坏其组织细胞结构,降低叶绿素含量,使植物代谢紊乱,都将在光谱上表现变化。传统监测污染的方法费时费力,不能满足快速实时监测的需求。农作物污染监测中的高光谱遥感监测应用技术是当前研究的重点。通过设置不同Cu^2+浓度的盆栽试验,测得不同Cu^2+胁迫浓度下玉米叶片的Cu^2+含量、叶绿素含量以及高光谱反射率数据,系统分析玉米叶片光谱曲线的特征以及不同Cu^2+胁迫浓度下的光谱分形维数与光谱指数变化的情况,建立玉米叶片Cu^2+浓度、光谱分形维数和光谱指数的空间分布,研究Cu^2+定性分析中光谱指数与光谱分形维数的关系。结果发现,光谱分形维数比光谱指数能更好地反映Cu^2+污染下玉米植株的生理特征的变化,从而可以成为大范围监测玉米Cu^2+污染的甄别依据。

关 键 词：玉米叶片 高光谱遥感 重金属污染 光谱分形维数 光谱指数 

分 类 号：TP75S127[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]