中国林科院湿地所在芦苇叶片重金属汞的高光谱反演方面取得新进展

汞是一种具有持久性和高度生物富集性的重金属污染物。湿地作为水陆交错带的生态系统，其独特的水文条件对汞的迁移转化有特殊作用。传统的植物汞监测耗时费力,高光谱技术因其分辨率高、数据量丰富等特点，可对植物汞进行无损、大面积的监测，为快速精准的判断植物重金属污染状况提供了可能性。然而,目前我国有关湿地植物汞高光谱反演的研究还相对较少。
湿地所基于控制试验和野外实验，通过构建芦苇叶片汞浓度与光谱数据之间的定量模型，利用高光谱信息反演了芦苇叶片汞浓度。研究结果（1）明确了汞污染下芦苇叶片反射光谱的变化特征。不同形式的高光谱反射率对芦苇叶片汞敏感的波段主要集中于可见光区和中红外光区。经小波变换后的光谱数据与芦苇叶片汞浓度的相关性提高。（2）筛选出最优的芦苇叶片汞高光谱反演模型。利用光谱变换技术建立的芦苇叶片汞反演模型中，经小波变换的光谱数据所构建的模型普遍优于未经变换所构建的模型。其中，NR-CWT-RF和CR-CWT-SMLR模型分别是控制实验和野外实验中汞反演的最优模型。利用光谱指数所构建的模型反演效果各异，其中控制实验中NDSI-RF、野外实验中DSI-PLSR模型对汞的反演效果最佳。（3）验证了筛选的模型稳定可靠。利用不同土壤汞污染下的芦苇叶片汞浓度对筛选出的模型进行验证，所筛选出的模型对芦苇叶片汞浓度的反演会随土壤汞浓度增加而逐渐降低，在土壤汞浓度小于1.0 mg·kg-1时更为稳定、可靠。研究结果可为植物汞污染的大面积、快速监测提供技术支撑，推动高光谱技术广泛应用到湿地植物重金属污染监测中。
研究成果已发表在《Environmental Science and Pollution》与《Ecosystem Health and Sustainability》上。本研究受到中国林科院基本科研业务费经费项目资助。(刘魏魏/湿地所)
论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32329007/
https://doi.org/10.1080/20964129.2020.1726211
刘魏魏 中国林科院湿地所 2020-12-31

关键词 植物汞监测  生态  湿地  重金属污染  图片