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土壤中重金属是有害的,其迁移和累积会严重威胁生态环境安全和人类健康。砷(As)具有高神经毒性和致畸性。人类活动,例如采矿和工业生产会导致大量As释放到土壤中。快速准确确定土壤中As浓度对As污染评估至关重要。传统的重金属调查方法旨在对野外采集的土壤样品进行化学性质测试,费事费力、成本高。高光谱遥感具有高光谱分辨率、宽波段范围和连续光谱信息等特点,已广泛用于土壤重金属浓度的估算。然而,现存的基于高光谱数据的土壤重金属浓度估算模型忽视了土壤光谱和重金属浓度之间的空间非稳态。基于此,来自首都师范大学的一组研究团队以北京东北部地区(40°10′0″-40°15′30″ N,116°58′4″-117°5′4″ E)为例,基于实验室测得的光谱数据(ASD FieldSpec 4光谱仪),结合地理加权回归(GWR)和XGBoost算法提出了一种新的模型(GW-XGBoost模型)来估算土壤重金属浓度。并评估了所提出模型的有效性。研究区和采样位置。As浓度估算过程流程图。【结果】As和光谱的相关图。阴影快表示主要化学吸收范围。As浓度实测值与预测值关系散点图。As浓度实测值与预测值拟合比较图。【结论】估算模型选择的光谱波段与表面含有能与As形成复合物的官能团的光谱活性物质的吸收效应有关。构建模型时考虑该吸收机制可以有效降低高光谱数据的冗余。GW-XGBoost模型不仅考虑了As浓度和光谱关系的异质性,也考虑了其复杂相关性,有效提高了土壤As浓度估算精度。GW-XGBoost模型可以更准确估算土壤重金属浓度,为利用高光谱技术大尺度监测土壤重金属污染提供技术支持。请点击下方链接,阅读原文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650316477&idx=1&...
发布时间: 2023 - 02 - 07
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土壤中重金属是有害的,其迁移和累积会严重威胁生态环境安全和人类健康。砷(As)具有高神经毒性和致畸性。人类活动,例如采矿和工业生产会导致大量As释放到土壤中。快速准确确定土壤中As浓度对As污染评估至关重要。传统的重金属调查方法旨在对野外采集的土壤样品进行化学性质测试,费事费力、成本高。高光谱遥感具有高光谱分辨率、宽波段范围和连续光谱信息等特点,已广泛用于土壤重金属浓度的估算。然而,现存的基于高光谱数据的土壤重金属浓度估算模型忽视了土壤光谱和重金属浓度之间的空间非稳态。基于此,来自首都师范大学的一组研究团队以北京东北部地区(40°10′0″-40°15′30″ N,116°58′4″-117°5′4″ E)为例,基于实验室测得的光谱数据(ASD FieldSpec 4光谱仪),结合地理加权回归(GWR)和XGBoost算法提出了一种新的模型(GW-XGBoost模型)来估算土壤重金属浓度。并评估了所提出模型的有效性。研究区和采样位置。As浓度估算过程流程图。【结果】As和光谱的相关图。阴影快表示主要化学吸收范围。As浓度实测值与预测值关系散点图。As浓度实测值与预测值拟合比较图。【结论】估算模型选择的光谱波段与表面含有能与As形成复合物的官能团的光谱活性物质的吸收效应有关。构建模型时考虑该吸收机制可以有效降低高光谱数据的冗余。GW-XGBoo...
发布时间: 2023 - 02 - 07
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松材线虫病(PWD),是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的具有毁灭性的国际森林病害之一,可以在几个月内对松林造成快速、大面积的危害,已对我国造成了巨大的生态和经济损失。因此,及时的监测措施非常必要。高光谱遥感可以获取数百个波段和连续波长的数据来捕获受危害树木的生理变化,有助于检测早期病虫害。而基于无人机的高光谱成像仪可以准确观测树木冠层的变化,成为评估森林健康情况的有效工具。然而,以往的研究大多使用单日的无人机高光谱数据,难以监测病害发生的时间变化并确定最佳的监测时期。基于此,在本研究中,来自北京林业大学的研究团队于2021年5-10月使用多时态的数据在中国辽宁省抚顺市东洲区(124°12′36′′ -124°13′48′′ E,41°56′53′′ -41°57′46′′)进行了研究。在PWD爆发期间,作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日对红松林进行了地面调查(通过形态和分子鉴定确定59棵树携带松材线虫,另外选择59棵未被感染的树木作为对照)。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗无云的天气条件下利用DJI Matrice 600 Pro无人机搭载Resonon Pika L高光谱相机以及LR1601-IR...
发布时间: 2022 - 12 - 30
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土壤质量直接影响其有机体的健康。然而,土壤容易受到人类活动的干扰,如采矿、工业化和农业活动,导致严重的土壤污染。在各种土壤污染中,有毒元素会对人类和家畜健康以及食品安全造成威胁。因此,监测这些污染类型的浓度和分布对于土壤修复项目至关重要。然而,传统采样和实验室分析方法成本高、费事费力且局限于采样点位置,不能很好地具体化浓度的空间分布。因此,需要具有高空间效应的快速有效的技术。许多研究已经利用图像光谱和其它辅助数据或环境变量来预测有毒元素的分布。而由于卫星图像中云或阴影的存在,土壤采样和图像获取日期存在差距,这种情况下,需要用到具有不同光谱和空间特征图像的融合,以增加图像的时间分辨率。Sentinel-2A是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星,其携带一枚多光谱成像仪,可覆盖13个光谱波段,从可见光和近红外到短波红外,具有不同的空间分辨率。Landsat 8是美国陆地卫星计划的第八颗卫星,其携带的陆地成像仪包括9个波段,空间分辨率为30 m。两者的协同应用将改进对地球表面的及时和准确观测,以及遥感不同学科的使用。基于此,在本研究中,来自捷克生命科学大学的研究团队于2015年8月12日在Sarcheshmeh矿山采集了120个土壤样品,在实验室进行化学(As、Pb、Zn和Cr)和光谱测量(ASD Fieldspec 3地物光谱仪)。并于2015年8月13日获取Landsat 8-OL...
发布时间: 2022 - 12 - 28
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土壤水力参数,如田间持水量(FC)和永久萎蔫点(PWP),在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的,随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力,而土壤传递函数(PTF)作为一种替代方法,已被用于使用易测量的土壤特性(如土壤粒级、有机碳和容重)来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展,因其快速、低成本和无损测量,许多研究者已经利用可见近红外(Vis-NIR)光谱预测了土壤特性,而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。基于此,在本研究中,一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本,在实验室中测量了其FC, PWP和土壤含水量,并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森林和偏最小二乘回归三个模型预测FC和PWP。其中,2/3的数据集用于校准(368个样品),1/3的数据集用于验证(190个样品)。本研究目标为通过不同统计技术检验实验室Vis-NIR光谱数据估算水力参数的有用性。研究区域图【结果】卡纳塔克邦高原北部土壤光谱反射率分布(平均值和标准偏差)(N = 558)。FC和PWP预测模型的性能(50 次迭代)验证集FC和PWP预测值和观测值散点图(RF方法)(...
发布时间: 2022 - 11 - 18
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了解亚热带森林树种的准确信息对于森林可持续管理、生态系统服务评估、生物多样性监测以及生态环境保护至关重要。因此,亟待快速有效的方法对单个树种进行分类。传统的树种地面调查费事、费力、成本高,难以大面积实施。而遥感可以获取较大区域的特征信息。许多遥感数据,如超高分辨率RGB、机载高光谱和雷达数据,已广泛应用于单木分割和树种分类。然而以往都是利用其中一种或两种类型的数据进行研究,综合这三种遥感数据进行树种分类的研究十分有限。基于此,为填补研究空白, 研究者们于2019年8月在中国南方深圳的亚热带阔叶林聚龙山公园(114°23′28′′E,22°43′50′′N)基于UAV LiDAR,高光谱(Resonon Pika L高光谱成像仪)、超高分辨率RGB数据以及地面数据进行单个树种的分类。作者首次开发了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut(WST-Ncut)算法进行单木分割。然后整合UAV LiDAR(提取结构特征),高光谱(提取光谱特征)和超高分辨率RGB数据(提取纹理特征)进行分类。最后通过总体精度(OA)和kappa系数(k)评估分类精度。主要研究目标为:(1)评估所提出的WST-Ncut算法在亚热带阔叶森林进行单木分割的准确性;(2)与单独使用这些数据相比,评估UAV LiDAR,高光谱和超高...
发布时间: 2022 - 11 - 14
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玉米是世界上最重要的作物之一。在玉米生长过程中,氮(N)是最重要的营养元素之一。玉米叶片中N转运主要以谷氨酰胺的形式进行。玉米产量与灌浆期叶片中的谷氨酰胺、谷氨酸、丙氨酸、天冬氨酸和天冬酰胺等氨基酸具有很好的相关性。因此,准确快速估算玉米叶片氨基酸含量对于提高玉米产量和N利用效率至关重要。分光光度法、化学分析法和质谱法是确定氨基酸含量的主要方法,具有高灵敏度和高准确度。然而,这些方法会破坏样品,且需要复杂的样品处理过程,通量低,成本高。高光谱成像技术因其快速、高通量和无损式测量成为估算作物生理生化参数的新方法,且已广泛用于作物表型性状的高通量筛选。然而,目前利用高光谱数据估算新鲜玉米叶片氨基酸含量的研究十分有限。基于此,为填补研究空白,在所附的文章中,中国农业大学的研究团队以新鲜玉米叶片为研究对象,探索了高光谱成像技术估算其氨基酸含量的可行性。考虑到施氮量对玉米叶片氨基酸含量的极大影响,作者设置了两个变量施氮实验。利用Resonon Pika L高光谱成像仪(光谱范围为400-1000 nm)采集玉米叶片的高光谱图像,并测量了玉米叶片24种氨基酸含量。作者利用NDVI从背景中分离出绿色叶片(高光谱图像预处理),利用Savitzky-Golay滤波进行去噪(数据预处理)。在模型建立过程中,作者首先通过样本变异系数(CV)和偏最小二乘回归(PLSR)筛选了各氨基酸含量的敏感波段范围和特...
发布时间: 2022 - 10 - 24
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监测和量化河口(如珠江河口(PRE))悬浮沉积物浓度(SSC)可为环境过程、水文建设和航行提供重要信息。传统上基于原位测量进行SSC制图缺乏详细分析时所需的空间覆盖范围。而以往的许多研究表明,基于卫星图像可以在适当尺度上有效监测大型河口区域SSC格局及变化。然而,单个传感器获得的卫星图像通常无法保证用于大空间尺度或长期研究,利用多源卫星图像进行SSC反演在学术界越来越受欢迎。而就反演方法而言,目前仍广泛使用基于线性回归和多因素统计的经验分析方法,而主成分分析和人工神经网络也是提高精度的有效替代方法。而在小型水体中低SSC预测仍是一个挑战。基于此,在本研究中,一组研究团队以珠江河口为研究区域,基于原位光谱数据(ASD FieldSpec 4光谱仪)和SSC测量,辅助以环境信息,例如经度、维度、风速和其它大气环境因子,并基于Landsat TM/OLI和Sentinel-2图像开发模型以量化SSC。通过均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评估模型的性能。最后通过所开发的模型进行珠江河口1986-2020年SSC分布制图。本研究主要目标为:(1)调查PRE SSC分布的空间格局;(2)探索过去25年SSC的时空变化;(3)分析SSC变化的影响因素及其与人类活动的关系。【结果】2020年7月22日和12月20日原位收集的光谱反射率曲线。从Landsat-8 OLI提取的SSC多年平均值...
发布时间: 2022 - 10 - 18
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城市河流水资源是重要的生态资源,是城市生活和生态的根本保障。但是近年来,河流水污染问题日益突出,城市水污染监测、水体保护、生态系统健康动态监测以及修复方法已经成为研究热点。水质监测是水污染控制的基础。传统水质监测主要基于野外采样后的实验室检测和分析,由于空间布局和采样点密度限制,在分析污染物在水面的连续迁移过程或大面积污染时,难以获得反映整个水体生态环境的总时空数据。遥感技术因其快速、实时和非接触操作的独特优势,逐渐成为水质参数反演和水质监测的有效工具。其中,地面遥感监测技术以其小范围、高精度和点源信息获取等优点而取得较好效果。因此,该方法在小流域水质监测方面具有一定优势,可以实现河流水质单一指标的高精度定量反演。然而,基于地面遥感技术进行水质监测时,还存在以下问题亟待解决。一是反演水质指标过于简单,反演精度较低,无法充分反映河流水质信息。其次,常用的回归和反演模型种类繁多,但对相关算法应用效果的系统比较和科学评估较少。因此,急需通过对比分析研究,为模型合理选择提供决策支持,提高水质反演效果。基于此,在本研究中,一组研究团队以邯郸市滏阳河为研究对象,通过室内测量获取水样的高光谱数据(ASD FieldSpec 4光谱仪)以及通过化学实验获取相应水质检测结果。然后引入偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和最小绝对值收敛和选择算子(Lasso)建立样本高光谱数据和6个对应水质参数(...
发布时间: 2022 - 08 - 22
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蜥蜴,俗称“四脚蛇”又称“蛇舅母”,栖息环境广布世界各地。蜥蜴是爬行动物纲中最庞大的家族,其种类繁多,我国已知的有150余种,大多分布在热带和亚热带,其生活环境多种多样,生活于水中、栖息于沙漠、潜藏于地下、攀爬于树林、甚至是飞翔在空中,而且会为了环境的差异而演化出各种不同形态。蜥蜴是变温动物,在温带及寒带生活的蜥蜴于冬季进入休眠状态,表现出季节活动的变化。在热带生活的蜥蜴,由于气候温暖,可终年进行活动。但在特别炎热和干燥的地方,也有夏眠的现象,以度过高温干燥和食物缺乏的恶劣环境。因为蜥蜴是变温动物,没有体内调温系统,大部分蜥蜴通过晒太阳来提高体温,需要一定温度才能活化身体,在身体晒暖之后才易于活动和进食。因此“晒太阳”吸收太阳光的能量这件事,对蜥蜴来说也尤为重要。种类繁多的蜥蜴,有各种各样的体表颜色,甚至有部分蜥蜴在不同环境下还可以通过改变肤色来保护自己。那么蜥蜴的体表颜色在气候变化时对其影响怎样呢?今天给大家推荐了解论文是“黑化型如何影响蜥蜴对气候变化的敏感性”。气候变化对全球生物多样性的影响已确立,但气候变化对同一物种内种群的不同影响很少考虑。在变温动物中,黑化型(即由于黑色素沉积较重,皮肤颜色较深)会显著影响体温调节,因此,深色变温动物可能更容易受到气候变化的影响。基于此,在本研究中,研究者们于2018年12月至2019年4月期间,以来自南非五个地点的56个健康成年多色蜥蜴 ...
发布时间: 2022 - 07 - 06
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作物收获指数(HI)是评价作物产量和栽培效果的重要生物学参数,是进一步提高作物产量的重要决定因素。对作物育种、作物生长模拟、精准农业作物管理、作物产量估算及其它方面的应用研究具有重要意义。近年来,遥感凭借其在速度、精度和覆盖范围等方面的优势已逐渐成为获取大尺度作物HI的有效技术手段。而无人机(UAV)遥感技术也迅速发展,成为农业遥感监测的新手段。目前,UAV遥感传感器主要包括数码相机、多光谱相机和高光谱相机。其中,高光谱相机具有较多的波段,可以获取与作物生长状况密切相关的波段信息,可以为作物动态生长监测提供丰富的信息源,并可靠收集作物HI动态变化信息。然而,目前利用UAV高光谱遥感估算作物HI并无相关报道。基于此,在所附文章中,来自中国农业科学研究院的一组研究团队以冬小麦为研究对象,充分考虑其开花期至成熟期生物量和灌浆过程的变化以获取作物动态HI(D-HI)的空间信息。动态fG(D-fG)参数估算为开花期至成熟期期间不同生长期累积的地上生物量与对应时期地上生物量的比值。作者基于无人机高光谱遥感(DJI M600 Pro UAV+ Resonon Pika L 高光谱成像)数据进行了D-fG参数估算,提出了一种获取冬小麦D-HI空间信息的技术方法,并验证了所提出方法的精度。通过UAV高光谱数据计算的归一化差异光谱指数(NDSI)和D-fG测量值之间的相关关系筛选出D‑fG估算的敏感波...
发布时间: 2022 - 06 - 27
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