一种基于高光谱植被指数监测土壤石油污染的方法

摘要

一种基于高光谱植被指数监测土壤石油污染的方法属于环境监测领域，本发明通过以下技术方案来实现：1)建立土壤总石油烃含量高光谱预测模型，包括以下步骤：选择采样点；高光谱测定；土壤取样和总石油烃含量测定；计算植被指数；确定最佳预测模型；2)土壤总石油烃含量高光谱预测模型的集成。本发明的有益效果为：相对于传统的土壤、植被监测方法，本发明简单易行，可节约大量的人力、财力和时间，对植被破坏小；结合航空、航天等遥感技术，可实现土壤石油污染的定时、定位、定量、大面积监测。

主权项

一种基于高光谱植被指数监测土壤石油污染的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立土壤总石油烃含量高光谱预测模型，包括以下步骤：(a)选择采样点：在油井周围的芦苇植被上选择若干个采样点，各样点距油井的距离在30‑130m之间，采样点未遭受人为干扰，植被未遭践踏，且采样点不存在非石油污染胁迫；(b)高光谱测定：采用便携式地物波谱仪在经过步骤(a)所选采样点上测定芦苇植被的高光谱数据，测定在每天上午的10‑12时之间进行，测定时天空晴朗无云；每个采样点上重复测定10次，获取10条高光谱曲线，删除与其他曲线存在明显差异的异常曲线，再计算每个采样点剩余高光谱曲线的平均值，得到每个采样点芦苇植被的高光谱曲线；(c)土壤取样和总石油烃含量测定：在各采样点处取深度为0‑30cm的土壤，土壤取样量重450‑550g，然后采用红外分光光度法测定每个采样点土壤总石油烃含量，土壤总石油烃含量的单位为mg/kg；(d)计算植被指数：根据步骤(b)所得芦苇植被的高光谱曲线数据，计算出每个采样点的44种植被指数；(e)确定最佳预测模型：分别采用线性、对数、倒数、二次、三次、幂、S型曲线、指数函数模型对每个采样点44种植被指数与该采样点土壤总石油烃含量的关系进行拟合；确定最佳预测模型为TPH＝0.131/RES，其中TPH为土壤总石油烃含量，土壤总石油烃含量的单位为mg/kg；RES为红边斜率，即波长在680‑750nm范围内光谱反射率一阶微分的最大值；2)土壤总石油烃含量高光谱预测模型的集成：将经过步骤1)所得预测模型集成到地物波谱仪的随机软件中，实现土壤石油污染的实时定位和定量监测；结合航空、航天遥感技术，进一步实现土壤石油污染的大面积快速监测。