土壤中重金屬是有害的，其遷移和累積會(huì )嚴重威脅生態(tài)環(huán)境安全和人類(lèi)健康。砷（As）具有高神經(jīng)毒性和致畸性。人類(lèi)活動(dòng)，例如采礦和工業(yè)生產(chǎn)會(huì )導致大量As釋放到土壤中?？焖贉蚀_確定土壤中As濃度對As污染評估至關(guān)重要。傳統的重金屬調查方法旨在對野外采集的土壤樣品進(jìn)行化學(xué)性質(zhì)測試，費事費力、成本高。高光譜遙感具有高光譜分辨率、寬波段范圍和連續光譜信息等特點(diǎn)，已廣泛用于土壤重金屬濃度的估算。然而，現存的基于高光譜數據的土壤重金屬濃度估算模型忽視了土壤光譜和重金屬濃度之間的空間非穩態(tài)?；诖?，來(lái)自首都師范大學(xué)的一組研究團隊以北京東北部地區（40°10′0″-40°15′30″ N，116°58′4″-117°5′4″ E）為例，基于實(shí)驗室測得的光譜數據（ASD FieldSpec 4光譜儀），結合地理加權回歸（GWR）和XGBoost算法提出了一種新的模型（GW-XGBoost模型）來(lái)估算土壤重金屬濃度。并評估了所提出模型的有效性。研究區和采樣位置。As濃度估算過(guò)程流程圖?！窘Y果】As和光譜的相關(guān)圖。陰影快表示主要化學(xué)吸收范圍。As濃度實(shí)測值與預測值關(guān)系散點(diǎn)圖。As濃度實(shí)測值與預測值擬合比較圖?！窘Y論】估算模型選擇的光譜波段與表面含有能與As形成復合物的官能團的光譜活性物質(zhì)的吸收效應有關(guān)。構建模型時(shí)考慮該吸收機制可以有效降低高光譜數據的冗余。GW-XGBoo...
發(fā)布時(shí)間:
2023
-
02
-
07
瀏覽次數：16
松材線(xiàn)蟲(chóng)?。≒WD），是由松材線(xiàn)蟲(chóng)（Bursaphelenchus xylophilus）引起的具有毀滅性的國際森林病害之一，可以在幾個(gè)月內對松林造成快速、大面積的危害，已對我國造成了巨大的生態(tài)和經(jīng)濟損失。因此，及時(shí)的監測措施非常必要。高光譜遙感可以獲取數百個(gè)波段和連續波長(cháng)的數據來(lái)捕獲受危害樹(shù)木的生理變化，有助于檢測早期病蟲(chóng)害。而基于無(wú)人機的高光譜成像儀可以準確觀(guān)測樹(shù)木冠層的變化，成為評估森林健康情況的有效工具。然而，以往的研究大多使用單日的無(wú)人機高光譜數據，難以監測病害發(fā)生的時(shí)間變化并確定最佳的監測時(shí)期?；诖?，在本研究中，來(lái)自北京林業(yè)大學(xué)的研究團隊于2021年5-10月使用多時(shí)態(tài)的數據在中國遼寧省撫順市東洲區（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）進(jìn)行了研究。在PWD爆發(fā)期間，作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日對紅松林進(jìn)行了地面調查（通過(guò)形態(tài)和分子鑒定確定59棵樹(shù)攜帶松材線(xiàn)蟲(chóng)，另外選擇59棵未被感染的樹(shù)木作為對照）。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗無(wú)云的天氣條件下利用DJI Matrice 600 Pro無(wú)人機搭載Resonon Pika L高光譜相機以及LR1601-IR...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
12
-
30
瀏覽次數：20
土壤質(zhì)量直接影響其有機體的健康。然而，土壤容易受到人類(lèi)活動(dòng)的干擾，如采礦、工業(yè)化和農業(yè)活動(dòng)，導致嚴重的土壤污染。在各種土壤污染中，有毒元素會(huì )對人類(lèi)和家畜健康以及食品安全造成威脅。因此，監測這些污染類(lèi)型的濃度和分布對于土壤修復項目至關(guān)重要。然而，傳統采樣和實(shí)驗室分析方法成本高、費事費力且局限于采樣點(diǎn)位置，不能很好地具體化濃度的空間分布。因此，需要具有高空間效應的快速有效的技術(shù)。許多研究已經(jīng)利用圖像光譜和其它輔助數據或環(huán)境變量來(lái)預測有毒元素的分布。而由于衛星圖像中云或陰影的存在，土壤采樣和圖像獲取日期存在差距，這種情況下，需要用到具有不同光譜和空間特征圖像的融合，以增加圖像的時(shí)間分辨率。Sentinel-2A是“全球環(huán)境與安全監測”計劃的第二顆衛星，其攜帶一枚多光譜成像儀，可覆蓋13個(gè)光譜波段，從可見(jiàn)光和近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率。Landsat 8是美國陸地衛星計劃的第八顆衛星，其攜帶的陸地成像儀包括9個(gè)波段，空間分辨率為30 m。兩者的協(xié)同應用將改進(jìn)對地球表面的及時(shí)和準確觀(guān)測，以及遙感不同學(xué)科的使用?；诖?，在本研究中，來(lái)自捷克生命科學(xué)大學(xué)的研究團隊于2015年8月12日在Sarcheshmeh礦山采集了120個(gè)土壤樣品，在實(shí)驗室進(jìn)行化學(xué)（As、Pb、Zn和Cr）和光譜測量（ASD Fieldspec 3地物光譜儀）。并于2015年8月13日獲取Landsat 8-OL...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
12
-
28
瀏覽次數：13
土壤水力參數，如田間持水量（FC）和永久萎蔫點(diǎn)（PWP），在灌溉管理、干旱風(fēng)險評估和土地利用規劃等方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。這些水力特性是動(dòng)態(tài)的，隨土壤類(lèi)型、作物類(lèi)型和生長(cháng)季而變化。傳統方法估算大尺度水力特性費時(shí)費力，而土壤傳遞函數（PTF）作為一種替代方法，已被用于使用易測量的土壤特性（如土壤粒級、有機碳和容重）來(lái)估計土壤水力特性。這些預測參數在很大程度上受各種內在土壤特性如土壤質(zhì)地、結構、有機質(zhì)、容重和孔隙度的影響。隨著(zhù)光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，因其快速、低成本和無(wú)損測量，許多研究者已經(jīng)利用可見(jiàn)近紅外（Vis-NIR）光譜預測了土壤特性，而使用光譜數據繪制印度土壤類(lèi)型水力特性的研究非常有限?；诖?，在本研究中，一組研究團隊在印度卡納塔克邦高原北部地區收集了558個(gè)土壤樣本，在實(shí)驗室中測量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光譜儀測量土壤光譜反射率。通過(guò)支持向量機、隨機森林和偏最小二乘回歸三個(gè)模型預測FC和PWP。其中，2/3的數據集用于校準（368個(gè)樣品），1/3的數據集用于驗證（190個(gè)樣品）。本研究目標為通過(guò)不同統計技術(shù)檢驗實(shí)驗室Vis-NIR光譜數據估算水力參數的有用性。研究區域圖【結果】卡納塔克邦高原北部土壤光譜反射率分布（平均值和標準偏差）（N = 558）。FC和PWP預測模型的性能（50 次迭代）驗證集FC和PWP預測值和觀(guān)測值散點(diǎn)圖（RF方法）（...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
11
-
18
瀏覽次數：12
了解亞熱帶森林樹(shù)種的準確信息對于森林可持續管理、生態(tài)系統服務(wù)評估、生物多樣性監測以及生態(tài)環(huán)境保護至關(guān)重要。因此，亟待快速有效的方法對單個(gè)樹(shù)種進(jìn)行分類(lèi)。傳統的樹(shù)種地面調查費事、費力、成本高，難以大面積實(shí)施。而遙感可以獲取較大區域的特征信息。許多遙感數據，如超高分辨率RGB、機載高光譜和雷達數據，已廣泛應用于單木分割和樹(shù)種分類(lèi)。然而以往都是利用其中一種或兩種類(lèi)型的數據進(jìn)行研究，綜合這三種遙感數據進(jìn)行樹(shù)種分類(lèi)的研究十分有限?；诖?，為填補研究空白， 研究者們于2019年8月在中國南方深圳的亞熱帶闊葉林聚龍山公園（114°23′28′′E，22°43′50′′N(xiāo)）基于UAV LiDAR，高光譜（Resonon Pika L高光譜成像儀）、超高分辨率RGB數據以及地面數據進(jìn)行單個(gè)樹(shù)種的分類(lèi)。作者首次開(kāi)發(fā)了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法進(jìn)行單木分割。然后整合UAV LiDAR（提取結構特征），高光譜（提取光譜特征）和超高分辨率RGB數據（提取紋理特征）進(jìn)行分類(lèi)。最后通過(guò)總體精度（OA）和kappa系數（k）評估分類(lèi)精度。主要研究目標為：（1）評估所提出的WST-Ncut算法在亞熱帶闊葉森林進(jìn)行單木分割的準確性；（2）與單獨使用這些數據相比，評估UAV LiDAR，高光譜和超高...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
11
-
14
瀏覽次數：12
玉米是世界上最重要的作物之一。在玉米生長(cháng)過(guò)程中，氮（N）是最重要的營(yíng)養元素之一。玉米葉片中N轉運主要以谷氨酰胺的形式進(jìn)行。玉米產(chǎn)量與灌漿期葉片中的谷氨酰胺、谷氨酸、丙氨酸、天冬氨酸和天冬酰胺等氨基酸具有很好的相關(guān)性。因此，準確快速估算玉米葉片氨基酸含量對于提高玉米產(chǎn)量和N利用效率至關(guān)重要。分光光度法、化學(xué)分析法和質(zhì)譜法是確定氨基酸含量的主要方法，具有高靈敏度和高準確度。然而，這些方法會(huì )破壞樣品，且需要復雜的樣品處理過(guò)程，通量低，成本高。高光譜成像技術(shù)因其快速、高通量和無(wú)損式測量成為估算作物生理生化參數的新方法，且已廣泛用于作物表型性狀的高通量篩選。然而，目前利用高光譜數據估算新鮮玉米葉片氨基酸含量的研究十分有限?；诖?，為填補研究空白，在所附的文章中，中國農業(yè)大學(xué)的研究團隊以新鮮玉米葉片為研究對象，探索了高光譜成像技術(shù)估算其氨基酸含量的可行性?？紤]到施氮量對玉米葉片氨基酸含量的極大影響，作者設置了兩個(gè)變量施氮實(shí)驗。利用Resonon Pika L高光譜成像儀（光譜范圍為400-1000 nm）采集玉米葉片的高光譜圖像，并測量了玉米葉片24種氨基酸含量。作者利用NDVI從背景中分離出綠色葉片（高光譜圖像預處理），利用Savitzky-Golay濾波進(jìn)行去噪（數據預處理）。在模型建立過(guò)程中，作者首先通過(guò)樣本變異系數（CV）和偏最小二乘回歸（PLSR）篩選了各氨基酸含量的敏感波段范圍和特...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
10
-
24
瀏覽次數：13
監測和量化河口（如珠江河口（PRE））懸浮沉積物濃度（SSC）可為環(huán)境過(guò)程、水文建設和航行提供重要信息。傳統上基于原位測量進(jìn)行SSC制圖缺乏詳細分析時(shí)所需的空間覆蓋范圍。而以往的許多研究表明，基于衛星圖像可以在適當尺度上有效監測大型河口區域SSC格局及變化。然而，單個(gè)傳感器獲得的衛星圖像通常無(wú)法保證用于大空間尺度或長(cháng)期研究，利用多源衛星圖像進(jìn)行SSC反演在學(xué)術(shù)界越來(lái)越受歡迎。而就反演方法而言，目前仍廣泛使用基于線(xiàn)性回歸和多因素統計的經(jīng)驗分析方法，而主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )也是提高精度的有效替代方法。而在小型水體中低SSC預測仍是一個(gè)挑戰?；诖?，在本研究中，一組研究團隊以珠江河口為研究區域，基于原位光譜數據（ASD FieldSpec 4光譜儀）和SSC測量，輔助以環(huán)境信息，例如經(jīng)度、維度、風(fēng)速和其它大氣環(huán)境因子，并基于Landsat TM/OLI和Sentinel-2圖像開(kāi)發(fā)模型以量化SSC。通過(guò)均方根誤差（RMSE）和相對誤差（RE）評估模型的性能。最后通過(guò)所開(kāi)發(fā)的模型進(jìn)行珠江河口1986-2020年SSC分布制圖。本研究主要目標為：（1）調查PRE SSC分布的空間格局；（2）探索過(guò)去25年SSC的時(shí)空變化；（3）分析SSC變化的影響因素及其與人類(lèi)活動(dòng)的關(guān)系?！窘Y果】2020年7月22日和12月20日原位收集的光譜反射率曲線(xiàn)。從Landsat-8 OLI提取的SSC多年平均值...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
10
-
18
瀏覽次數：18
城市河流水資源是重要的生態(tài)資源，是城市生活和生態(tài)的根本保障。但是近年來(lái)，河流水污染問(wèn)題日益突出，城市水污染監測、水體保護、生態(tài)系統健康動(dòng)態(tài)監測以及修復方法已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。水質(zhì)監測是水污染控制的基礎。傳統水質(zhì)監測主要基于野外采樣后的實(shí)驗室檢測和分析，由于空間布局和采樣點(diǎn)密度限制，在分析污染物在水面的連續遷移過(guò)程或大面積污染時(shí)，難以獲得反映整個(gè)水體生態(tài)環(huán)境的總時(shí)空數據。遙感技術(shù)因其快速、實(shí)時(shí)和非接觸操作的獨特優(yōu)勢，逐漸成為水質(zhì)參數反演和水質(zhì)監測的有效工具。其中，地面遙感監測技術(shù)以其小范圍、高精度和點(diǎn)源信息獲取等優(yōu)點(diǎn)而取得較好效果。因此，該方法在小流域水質(zhì)監測方面具有一定優(yōu)勢，可以實(shí)現河流水質(zhì)單一指標的高精度定量反演。然而，基于地面遙感技術(shù)進(jìn)行水質(zhì)監測時(shí)，還存在以下問(wèn)題亟待解決。一是反演水質(zhì)指標過(guò)于簡(jiǎn)單，反演精度較低，無(wú)法充分反映河流水質(zhì)信息。其次，常用的回歸和反演模型種類(lèi)繁多，但對相關(guān)算法應用效果的系統比較和科學(xué)評估較少。因此，急需通過(guò)對比分析研究，為模型合理選擇提供決策支持，提高水質(zhì)反演效果?；诖?，在本研究中，一組研究團隊以邯鄲市滏陽(yáng)河為研究對象，通過(guò)室內測量獲取水樣的高光譜數據（ASD FieldSpec 4光譜儀）以及通過(guò)化學(xué)實(shí)驗獲取相應水質(zhì)檢測結果。然后引入偏最小二乘法（PLS）、隨機森林（RF）和最小絕對值收斂和選擇算子（Lasso）建立樣本高光譜數據和6個(gè)對應水質(zhì)參數（...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
08
-
22
瀏覽次數：48
蜥蜴，俗稱(chēng)“四腳蛇”又稱(chēng)“蛇舅母”，棲息環(huán)境廣布世界各地。蜥蜴是爬行動(dòng)物綱中最龐大的家族，其種類(lèi)繁多，我國已知的有150余種，大多分布在熱帶和亞熱帶，其生活環(huán)境多種多樣，生活于水中、棲息于沙漠、潛藏于地下、攀爬于樹(shù)林、甚至是飛翔在空中，而且會(huì )為了環(huán)境的差異而演化出各種不同形態(tài)。蜥蜴是變溫動(dòng)物，在溫帶及寒帶生活的蜥蜴于冬季進(jìn)入休眠狀態(tài)，表現出季節活動(dòng)的變化。在熱帶生活的蜥蜴，由于氣候溫暖，可終年進(jìn)行活動(dòng)。但在特別炎熱和干燥的地方，也有夏眠的現象，以度過(guò)高溫干燥和食物缺乏的惡劣環(huán)境。因為蜥蜴是變溫動(dòng)物，沒(méi)有體內調溫系統，大部分蜥蜴通過(guò)曬太陽(yáng)來(lái)提高體溫，需要一定溫度才能活化身體，在身體曬暖之后才易于活動(dòng)和進(jìn)食。因此“曬太陽(yáng)”吸收太陽(yáng)光的能量這件事，對蜥蜴來(lái)說(shuō)也尤為重要。種類(lèi)繁多的蜥蜴，有各種各樣的體表顏色，甚至有部分蜥蜴在不同環(huán)境下還可以通過(guò)改變膚色來(lái)保護自己。那么蜥蜴的體表顏色在氣候變化時(shí)對其影響怎樣呢？今天給大家推薦了解論文是“黑化型如何影響蜥蜴對氣候變化的敏感性”。氣候變化對全球生物多樣性的影響已確立，但氣候變化對同一物種內種群的不同影響很少考慮。在變溫動(dòng)物中，黑化型（即由于黑色素沉積較重，皮膚顏色較深）會(huì )顯著(zhù)影響體溫調節，因此，深色變溫動(dòng)物可能更容易受到氣候變化的影響?；诖?，在本研究中，研究者們于2018年12月至2019年4月期間，以來(lái)自南非五個(gè)地點(diǎn)的56個(gè)健康成年多色蜥蜴 ...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
07
-
06
瀏覽次數：18
作物收獲指數（HI）是評價(jià)作物產(chǎn)量和栽培效果的重要生物學(xué)參數，是進(jìn)一步提高作物產(chǎn)量的重要決定因素。對作物育種、作物生長(cháng)模擬、精準農業(yè)作物管理、作物產(chǎn)量估算及其它方面的應用研究具有重要意義。近年來(lái)，遙感憑借其在速度、精度和覆蓋范圍等方面的優(yōu)勢已逐漸成為獲取大尺度作物HI的有效技術(shù)手段。而無(wú)人機（UAV）遙感技術(shù)也迅速發(fā)展，成為農業(yè)遙感監測的新手段。目前，UAV遙感傳感器主要包括數碼相機、多光譜相機和高光譜相機。其中，高光譜相機具有較多的波段，可以獲取與作物生長(cháng)狀況密切相關(guān)的波段信息，可以為作物動(dòng)態(tài)生長(cháng)監測提供豐富的信息源，并可靠收集作物HI動(dòng)態(tài)變化信息。然而，目前利用UAV高光譜遙感估算作物HI并無(wú)相關(guān)報道?；诖?，在所附文章中，來(lái)自中國農業(yè)科學(xué)研究院的一組研究團隊以冬小麥為研究對象，充分考慮其開(kāi)花期至成熟期生物量和灌漿過(guò)程的變化以獲取作物動(dòng)態(tài)HI（D-HI）的空間信息。動(dòng)態(tài)fG（D-fG）參數估算為開(kāi)花期至成熟期期間不同生長(cháng)期累積的地上生物量與對應時(shí)期地上生物量的比值。作者基于無(wú)人機高光譜遙感（DJI M600 Pro UAV+ Resonon Pika L 高光譜成像）數據進(jìn)行了D-fG參數估算，提出了一種獲取冬小麥D-HI空間信息的技術(shù)方法，并驗證了所提出方法的精度。通過(guò)UAV高光譜數據計算的歸一化差異光譜指數（NDSI）和D-fG測量值之間的相關(guān)關(guān)系篩選出D?fG估算的敏感波...
發(fā)布時(shí)間:
2022
-
06
-
27
瀏覽次數：32