土壤重金属胁迫下植被光谱响应特征研究

The study on environmental pollution monitoring technology for mine by the most expeditious means now became a vital scientific problem demanding an early solution. A new remote sensing technology has many competitive advantages, such as its cheapness, quickness, easiness and nondestructive evaluation, which helps to get macroscopic spatio-temporal information about surface features of some regions in good time and dynamically. In this project, the study will concentrate on recognizing “fingerprint effect” of vegetation spectral reflectivity in HONG-TOU mountain copper mine of east Liaoning Province and exploring the response mechanism of plant reflectance spectra on different vegetation types, on different time phases under the stress of heavy metal elements. The research contents include: selecting the target plants; determining the optimum phase for the target vegetation spectral measurement; seeking the spectrum threshold; Analyzing the correlation between heavy metal elements contents and vegetation reflectance spectra; searching the spectral variation law and spectral response characteristics of vegetation under heavy metal stress; establishing appropriate mathematical model and regression equation by the extraction of characteristic spectrum, and then used for the prediction of heavy metal pollution on target vegetation leaves. In a word, the implementation of this project can provide new technology and knowledge to support the diagnosis and monitoring for mine pollution, for the mining area of vegetation restoration and provide a theoretical basis for mine, and has great value.

研究快速有效的矿山环境污染监测技术成为亟待解决的重大科学问题。新兴起的遥感技术具有经济、便捷、无损等优势，能够动态、适时、宏观持久地提供地表特征的时空信息。本项目拟致力于红透山铜矿区重金属污染物对植物反射光谱响应的“指纹效应”识别，研究不同植被种类、不同时相下重金属元素胁迫下植物反射光谱的响应机制。研究内容包括：筛选区内适于重金属污染状况监测的目标植被；确定目标植被的最佳光谱测量时相；确定利用光谱监测重金属污染的“光谱临界点值”；分析重金属元素含量与植被反射光谱之间的相关关系；研究光谱变化规律，厘定重金属对植被反射光谱的响应机制；提取特征光谱建立恰当的数学模型和回归方程，并对目标植被叶片进行重金属污染预测等。本项目的实施能够为矿山污染的诊断和监测提供新技术和知识支撑，同时为矿区的植被修复及找矿提供理论依据，具有巨大研究价值。

研究快速有效的矿山污染监测技术成为亟待解决的重大科学问题。新兴起的遥感技术具有经济、便捷、无损等优势，能够动态、适时提供地表特征的时空信息。本项目致力于辽东树基沟铜矿区土壤中铜对植物反射光谱响应的“指纹效应”识别，在树基沟的3条勘测线上布置多个采样点，对其进行土壤的重金属元素（Cu、Zn、Cd、Pb、Hg）含量和长白落叶松针叶的反射光谱及生化组分测定，并提取了多个特征波段或参数，计算了多个波段区间的光谱角，将其与土壤的铜含量进行相关分析，建立回归模型，从而探索铜胁迫下植物反射光谱的响应机制。研究内容包括：确定目标植被及最佳光谱测量时相；考察植被光谱异常信息对铜污染的反应敏感性；研究光谱变化规律，探索铜对植被反射光谱的响应机制；提取特征光谱建立恰当的数学模型和回归方程，并对目标植被针叶进行铜污染预测等。同时在实验室设置了铜的多个污染级别土壤栽种长白落叶松，将光谱及组分信息与树基沟矿区进行对比。结果表明：辽东树基沟矿区土壤中的铜在长白落叶松中的富集程度对针叶反射光谱影响较大，确定长白落叶松为研究矿区的目标植被，野外踏勘及测试初步认为在一年中的最佳监测时相是6月底~7月初。提取的7个光谱特征波段中，“红谷”反射率与表层土壤铜含量的相关系数最大，在回归模型中决定系数R2达到0.865。长白落叶松针叶在波段区间[400，716 nm]、[400，2500 nm]的光谱角对矿区土壤的铜胁迫变化十分敏感。“红边”的波长及反射率无法区分矿区表层土壤重金属含量间的细微差别。对可见光敏感的“红谷”参数和光谱角均表明针叶反射光谱的差异主要由叶绿素含量控制，小部分受到针叶中水分含量的影响。铜浓度梯度土壤的盆栽长白落叶松实验室试验表明，组合波段的光谱植被指数（比如NDVI，RVI，DVI）比单一波段光谱能更良好更敏感地反映针叶的铜含量。本项目的实施能够为利用遥感影像对大面积矿山污染的监测及圈定隐伏矿（化）体的实际应用提供理论依据。