[发明专利]融合多源环境变量与光谱信息的土壤重金属含量反演方法

权利要求书

1.融合多源环境变量与光谱信息的土壤重金属含量反演方法，其特征在于，包括：

获取土壤样本数据、混合光谱数据和环境变量数据；

根据所述土壤样本数据、混合光谱数据和环境变量数据，构建重金属反演模型；

根据所述重金属反演模型对目标区域进行土壤重金属含量反演，确定所述目标区域的重金属分布图；

所述方法还包括从所述环境变量数据中确定重要环境变量的过程，具体包括：

将所述环境变量数据作为因子，将土壤重金属浓度作为变量，通过地理探测器模型中的分异及因子探测器进行重要性分析，获取每个环境变量对于重金属浓度分布的影响力，并依据影响程度从高到低进行排序，得到第一序列；

将所述环境变量数据作为因子，将土壤重金属浓度作为变量，通过随机森林重要性分析的方法进行重要性分析，获取每个环境变量对于重金属浓度分布的影响力，并依据影响程度从高到低进行排序，得到第二序列；

从所述第一序列和所述第二序列中选取目标个数的环境变量作为重要环境变量。

2.根据权利要求1所述的融合多源环境变量与光谱信息的土壤重金属含量反演方法，其特征在于，所述获取土壤样本数据，包括：

采用五点采样法采集样本农田的表层土壤样本，并利用GPS记录所述样本农田的中心点的经纬度坐标；其中，所述表层土壤样本均匀分布于所述样本农田；

将采集到的表层土壤样本置于干燥通风处进行自然风干，并对表层土壤样本进行杂质剔除，然后将表层土壤样本进行研磨，并利用100目筛对研磨后的样本进行过筛；

采用HF-HNO₃-HClO₄对样本进行消煮，然后利用等离子体质谱仪测定重金属镉含量；利用碳氮元素分析仪测定土壤有机碳含量；用pH计测定土壤酸碱度。

3.根据权利要求1所述的融合多源环境变量与光谱信息的土壤重金属含量反演方法，其特征在于，所述获取混合光谱数据，包括：

利用调查区域数字高程模型以及地面控制点经纬度坐标对遥感影像进行正射校正，获取原始光谱数据；

对原始光谱数据进行辐射定标以及大气校正，将光谱数据单位转换至地表反射率；

提取采样点对应位置遥感影像像元的原始光谱数据，利用一阶微分、倒数对数的光谱变换方法对原始光谱数据进行光谱变换，分别得到一阶微分变换结果和倒数对数变换结果；

分别计算一阶微分变换结果、倒数对数变换结果、原始光谱数据各个波段与重金属浓度之间的相关系数；

对比同一波段不同处理方式下光谱数据与重金属浓度之间相关性的大小，选用每一波段中相关系数最大的光谱数据组成混合光谱数据。

4.根据权利要求1所述的融合多源环境变量与光谱信息的土壤重金属含量反演方法，其特征在于，所述获取环境变量数据，包括：

根据调查区域的数字高程模型，通过ArcGIS软件生成表征调查区域地形的栅格数据，通过SAGA GIS软件生成地形湿度指数数据；其中，所述栅格数据包括坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率；

若调查区域的路网和水系的矢量数据的质量不满足预设要求，则对所述矢量数据进行勾画修正，然后根据调查区域的范围生成栅格数据，并利用ArcGIS软件计算栅格数据中每个像元离最近的河流或者道路的距离，并将该距离的值赋值给对应的像元，生成用来表征交通、水流影响程度的栅格数据；

利用监督分类方法对遥感影像进行分类，将遥感影像分为不同地物类型，其中，地物类型包括农田、人造地表、水体及森林；提取调查区域人造地表，生成表征人类活动的栅格数据；

若调查区域周边存在重金属污染源，则根据调查区域的范围生成栅格数据，并基于污染源位置，将栅格数据中每个像元离污染源的距离赋值给该像元，生成表征离污染源距离的栅格数据。