平潭土壤铅的高光谱模型及空间分布研究

揭娜; 沙晋明; 蔡雯洁

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平潭土壤铅的高光谱模型及空间分布研究

首发时间：2019-04-16

揭娜 ^{1
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揭娜（1997-），女，本科生，主要从事生态遥感与资源环境的研究
沙晋明 ^{1
2}
沙晋明（1964-），男，教授，博导，主要研究方向：生态遥感与信息地理学的研究
蔡雯洁 ^{1
2}

1、福建师范大学地理学国家级实验教学示范中心，福建福州 350007
2、福建师范大学地理科学学院，福建福州 350007

摘要：遥感技术可以快速获取地物的空间分布信息，可应用于监测与环境分析。以平潭的土壤铅为研究对象，利用高光谱变量对土壤铅含量构建地理权重回归(GWR)模型和普通最小二乘法回归(OLS)模型，并根据效果选择合适的高光谱模型。同时利用Landsat影像与自然环境分布数据，通过叠加分析和方差分析讨论哪些地理环境因子会对土壤铅含量的空间分布产生影响。结果表明：（1）在高光谱模型构建中，GWR模型（R2=0.789，RMSE=2.931mg/kg，AIC=295.011）优于OLS模型（R2=0.439，RMSE=4.845mg/kg，AIC=305.526），可应用于高光谱在平潭土壤重金属铅含量的预测。（2）植被类型、土壤湿度变化与土壤质地的交互作用、地表温度变化与土地利用方式的交互作用会使平潭土壤铅含量的空间分布产生显著性差异，而在这所有的作用当中，除了耕地地区下的温度变化作用外，其他作用都可以大面积地影响平潭土壤铅的空间分布差异。通过遥感技术对平潭土壤铅进行GWR的高光谱模型构建与地理环境分析，为平潭预控土壤铅污染提供了参考。

关键词：土壤重金属铅 GWR模型高光谱空间分布平潭

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Study on Hyperspectral Model and Spatial Distribution of Soil Lead in Pingtan

JIE Na ^{1
2}
揭娜（1997-），女，本科生，主要从事生态遥感与资源环境的研究
SHA Jinming ^{1
2}
沙晋明（1964-），男，教授，博导，主要研究方向：生态遥感与信息地理学的研究
CAI Wenjie ^{1
2}

1、National Demonstration Center for Experimental Geography Education,Fujian Normal University,Fuzhou 350007,China
2、School of Geographical Science,Fujian Nomarl University,Fuzhou 35007,China

Abstract： Remote sensing technology can quickly obtain spatial distribution information of landmark. This technology can be applied to monitor and environmental analysis. This paper took Pingtan as a case study and soil Lead (Pb) as a research object. Using the study on Hyperspectral Model and Spatial Distribution of Soil Lead in Pingtan hyperspectral variables, geographically weight regression (GWR)Study on Hyperspectral Model and Spatial Distribution of Soil Lead in Pingtan and the ordinary least squares regression (OLS) models were built for predicting soil Pb content. The appropriate hyperspectral model was selected based on the model effect. At the same time, using Landsat image and physical geography environment distribution data, overlay analysis and variance were performed for identifying which environmental factors have more impact on soil lead distributions. The results show that: (1) In the establishment of hyperspectral model, the GWR model (R2=0.789, RMSE=2.931mg/kg, AIC=295.011) performed better than the OLS model (R2= 0.439, RMSE= 4.845mg/kg, AIC=305.526). GWR model can be applied in the hyperspectral prediction of Pingtan soil Pb. (2)The spatial distribution of Pb content was mainly affected by vegetation, the interaction between changes in soil moisture and soil texture, and the interaction between changes in land surface temperature and land use patterns. Among all the functions, except for the land surface temperature change under the urban land area, other effects can widely affect the spatial distribution difference of Pb in Pingtan soil. Using remote sensing technology to build the GWR hyperspectral model and analyze influence of geographical environment factors on Pingtan soil Pb, which laid a reference for Pingtan pre-control soil Pb pollution.

Keywords： Soil heavy metal Pb GWR model hyperspectral spatial distribution Pingtan

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揭娜，沙晋明，蔡雯洁. 平潭土壤铅的高光谱模型及空间分布研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2019-04-16]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201904-183.

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论文编号	201904-183
论文题目	平潭土壤铅的高光谱模型及空间分布研究
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