王敬哲 塔西甫拉提·特依拜 張 東

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 烏魯木齊 830046； 2.新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 烏魯木齊 830046)

基于分?jǐn)?shù)階微分的荒漠土壤鉻含量高光譜檢測

王敬哲1,2塔西甫拉提·特依拜1,2張 東1,2

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 烏魯木齊 830046； 2.新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 烏魯木齊 830046)

荒漠土壤； 重金屬； 鉻； 分?jǐn)?shù)階微分； 高光譜

引言

鉻(Cr)是環(huán)境污染中的有毒重金屬元素之一，在土壤中主要以Cr(Ⅲ)、Cr(Ⅵ)兩種價(jià)態(tài)存在，其中Cr(Ⅵ)移動(dòng)性大、毒性強(qiáng)且進(jìn)入土壤后再難遷出并對(duì)環(huán)境造成持續(xù)性污染進(jìn)而對(duì)人類健康造成嚴(yán)重威脅[1-3]。伴隨著農(nóng)業(yè)集約化和工業(yè)化的迅速發(fā)展，土壤鉻污染的狀況愈發(fā)嚴(yán)峻[4]，如何快速高效率、無損害且準(zhǔn)確地獲取土壤中重金屬鉻含量數(shù)據(jù)并據(jù)此進(jìn)行及時(shí)的評(píng)估與治理，成為近年來生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)。

遙感技術(shù)特別是高光譜技術(shù)憑借其極高的光譜分辨率和高效率、無損害、安全、環(huán)保等特性而廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外土壤重金屬含量的估算，為土壤重金屬的定量研究提供了新途徑[5-7]。SIEBIELEC等[8]使用熱紅外光譜儀測定了波蘭Tarnowskie Gory礦區(qū)土壤的光譜數(shù)據(jù)，建立了熱紅外發(fā)射率與重金屬含量的偏最小二乘(Partial least squares regression, PLSR)估測模型，其中Fe、Cr和Cu估算模型的決定系數(shù)分別為0.98、0.90和0.95。WANG等[9]利用室內(nèi)獲取的土壤光譜數(shù)據(jù)對(duì)江蘇省宜興市的農(nóng)田重金屬含量進(jìn)行了定量反演并指出遺傳算法與偏最小二乘回歸相結(jié)合對(duì)土壤中痕量級(jí)的重金屬具有更好的反演精度。SONG等[10]以重慶市萬盛礦區(qū)為研究區(qū)，在對(duì)土壤光譜進(jìn)行一階微分等預(yù)處理的基礎(chǔ)上，對(duì)土壤中鉻含量與反射率的各種數(shù)學(xué)變換形式進(jìn)行了相關(guān)分析，并利用逐步多元法進(jìn)行敏感波段建模，模型決定系數(shù)為0.60。夏芳等[11]基于643個(gè)土壤樣本的實(shí)測重金屬含量、有機(jī)質(zhì)含量與高光譜數(shù)據(jù)分析了浙江省農(nóng)田中Ni、Cu、Cr等8種重金屬含量與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性，對(duì)比了不同重金屬元素的光譜敏感波段并進(jìn)行建模，Cr模型的預(yù)測決定系數(shù)和相對(duì)分析誤差分別為0.70和1.80。

對(duì)土壤中痕量級(jí)的重金屬直接利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測存在一定難度，且可靠性低[12]。這些針對(duì)土壤重金屬所建立的高光譜反演模型，主要基于整數(shù)階微分、對(duì)數(shù)變換等簡單預(yù)處理構(gòu)建。對(duì)于高光譜這類高維數(shù)據(jù)源，整數(shù)階微分變換會(huì)忽略其中的分?jǐn)?shù)階微分信息，可能造成信息丟失，建模精度也會(huì)受到制約[13-14]。借助高光譜手段對(duì)土壤中的重金屬含量進(jìn)行反演具有很大難度，因此必須深度挖掘土壤的光譜信息，以提高土壤重金屬鉻高光譜定量預(yù)測模型的精度與穩(wěn)定性。分?jǐn)?shù)階微分在階數(shù)上對(duì)整數(shù)階微分進(jìn)行了拓展，并在數(shù)字濾波、信號(hào)與圖像處理等領(lǐng)域已成熟運(yùn)用[15-16]。張東等[17]將分?jǐn)?shù)階微分應(yīng)用在五彩灣礦區(qū)土壤砷含量的高光譜定量估算中，表明利用分?jǐn)?shù)階微分對(duì)礦區(qū)土壤光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在信息提取是可行的?；诖耍疚倪x取新疆準(zhǔn)東煤田及周邊地區(qū)為研究區(qū)域，探討分?jǐn)?shù)階微分預(yù)處理在高光譜數(shù)據(jù)估算荒漠復(fù)墾土壤重金屬鉻含量的可能性，以期為煤礦周邊復(fù)墾地區(qū)土壤重金屬污染狀況進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的高光譜遙感監(jiān)測提供一定參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于天山北麓，地處卡拉麥里西南山的山前戈壁荒漠帶，地理位置88°45′～90°20′E、44°30′～45°00′N，屬典型的極端干旱大陸氣候[18]。該地區(qū)地表植被稀疏，土地利用類型以沙地、裸土地和荒漠為主。主要土壤類型為棕模土、灰棕模土、荒漠風(fēng)沙土和荒漠堿土，表層土壤的有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)不足2%。準(zhǔn)東煤田是我國最大的整裝煤炭基地，由于準(zhǔn)東煤田五彩灣礦區(qū)等五大露天礦區(qū)的開采及煤化工業(yè)園區(qū)廢水廢渣的排放，導(dǎo)致區(qū)內(nèi)土壤中鉻、砷等重金屬超標(biāo)嚴(yán)重[19]。

圖1 研究區(qū)位置和采樣點(diǎn)分布Fig.1 Location of study area and sampling points

2 材料與方法

2.1 土壤樣品采集與分析

土壤樣品采樣時(shí)間為2014年6月中旬，針對(duì)研究區(qū)典型景觀特征，在礦區(qū)、復(fù)墾區(qū)、荒漠等區(qū)設(shè)置56個(gè)樣點(diǎn)(圖1)，每個(gè)樣點(diǎn)按10 cm為1層，對(duì)0～30 cm的土壤進(jìn)行人工分層，采用五點(diǎn)混合采樣法共采集168個(gè)樣本，取樣混合均勻后用樣品袋封裝。土壤樣品帶回實(shí)驗(yàn)室后經(jīng)自然風(fēng)干、研磨、過篩處理后分為3份，分別用于土壤鉻含量、有機(jī)質(zhì)含量以及高光譜測定。土壤鉻Cr及有機(jī)質(zhì)含量分別采用日立Z-2000型原子吸收分光光度計(jì)和重鉻酸鉀容量-稀釋熱法測定。

2.2 光譜測定及預(yù)處理

土壤的光譜反射率測定使用美國ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec 3型光譜儀(波段350～2 500 nm)在可控光照條件的暗室內(nèi)進(jìn)行。光譜的采樣間隔：350～1 000 nm為1.4 nm，1 000～2 500 nm為2 nm，重采樣間隔為1 nm。將制備好的168個(gè)土壤樣品分別裝入黑色盛樣皿(直徑12 cm、深1.8 cm)中，裝滿后將表面刮平。光譜測定的光源為50 W鹵素?zé)?，測量時(shí)距土壤樣品表面50 cm，光源的天頂角為15°，探頭至待測樣品的表面距離為10 cm。每次光譜測定之前均進(jìn)行白板標(biāo)定，每個(gè)樣品重復(fù)測量10次，取10條光譜曲線的算術(shù)平均值作為土壤樣品實(shí)際反射率光譜。

2.3 數(shù)據(jù)處理與研究方法

為減少光譜噪聲的影響，剔除信噪比較低的邊緣波段(350～400 nm及2 401～2 500 nm)，利用401～2 400 nm波段的反射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。所有光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Savitzky-Golay濾波平滑去噪，去噪后的光譜曲線如圖2所示。

分?jǐn)?shù)階微分對(duì)整數(shù)階微分的概念進(jìn)行了擴(kuò)展，用于研究任意階微分?jǐn)?shù)學(xué)性質(zhì)及其應(yīng)用的領(lǐng)域。常用的分?jǐn)?shù)階微分運(yùn)算主要基于Grünwald-Letnikov分?jǐn)?shù)階微分一元函數(shù)差分表達(dá)式來實(shí)現(xiàn)，公式[20]為

圖2 平滑處理后的土壤樣本光譜反射率Fig.2 Spectral reflectance of soil samples after smoothing

(1)

式中x——對(duì)應(yīng)點(diǎn)的值v——階數(shù)Γ(·)——Gamma函數(shù)n——微分上下限之差，若階數(shù)為零，則表示未經(jīng)微分處理即變換本身

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤重金屬鉻含量統(tǒng)計(jì)分析

由表1可知，研究區(qū)所有土壤樣本的重金屬鉻含量(質(zhì)量比)平均值為53.67 mg/kg，為新疆土壤鉻元素背景值49.30 mg/kg的1.10倍，其中最大值為110.07 mg/kg，最小值為14.31 mg/kg，變異系數(shù)為34.13%，為中等變異程度。土壤樣本的有機(jī)質(zhì)含量最大值為95.90 g/kg，且所有樣本中有機(jī)質(zhì)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)低于2%，變異系數(shù)為160%，屬強(qiáng)變異程度。

3.2 土壤光譜曲線特征分析

由圖3可知，研究區(qū)不同鉻含量土壤樣本光譜反射曲線形態(tài)基本一致，且土壤樣品的光譜反射與其鉻含量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即鉻含量越高，光譜反射率越低。光譜曲線在可見光范圍內(nèi)呈快速上升態(tài)勢(shì)，在近紅波段趨于平緩，并在1 413、1 922、2 200 nm附近有3個(gè)較為明顯的水分吸收峰，這主要是3個(gè)波段內(nèi)的H2O及其—OH基團(tuán)以及粘土礦物中金屬—OH震蕩的倍頻與合頻造成的[12]。在800～2 000 nm波段內(nèi)，不同鉻含量土壤樣本的光譜反射率曲線差距較大，區(qū)分相對(duì)容易，這與SONG等[10]和KEMPER等[22]的研究結(jié)果吻合。

表1 土壤中有機(jī)質(zhì)與重金屬鉻含量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.1 Descriptive statistics of soil organic matter and Cr content

圖3 不同鉻含量的土壤樣本光譜反射率Fig.3 Spectral reflectance of soil samples with different Cr content levels

3.3 土壤鉻含量的高光譜預(yù)測及檢驗(yàn)

全波段建模可充分利用高光譜數(shù)據(jù)所具有的光譜信息，且微分處理能有效地消除背景噪聲對(duì)目標(biāo)光譜的干擾并突出光譜特征，本研究利用平滑去噪后的401～2 400 nm波段的原始反射率及其吸光率變換的0～2階(間隔0.2)共11階的微分?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建了土壤鉻含量的PLSR模型，并利用全部樣本的1/3(56個(gè))作為驗(yàn)證樣本對(duì)所建模型進(jìn)行驗(yàn)證，建模及預(yù)測結(jié)果如表2、3所示。

表2 原始光譜偏最小二乘回歸模型的建模與預(yù)測效果Tab.2 Assessment statistics for modeling and predictions of raw reflectance model by partial least squares regression

表3 吸光率偏最小二乘回歸模型的建模與預(yù)測效果Tab.3 Assessment statistics for modeling and predictions of absorbance model by partial least squares regression

圖4 吸光率變換1.8階微分模型建模樣本、檢驗(yàn)樣本的實(shí)測值與估算值比較Fig.4 Comparisons of measured Cr contents and estimated values of modeling and testing samples through 1.8-order derivative absorbance transformation

3.4 土壤重金屬鉻的空間插值

將上面建立的研究區(qū)土壤鉻含量的全波段反演模型應(yīng)用到全部采樣點(diǎn)中，得到了對(duì)應(yīng)土壤采樣點(diǎn)的鉻含量預(yù)測值，通過反距離權(quán)重插值法繪制研究區(qū)內(nèi)土壤重金屬鉻的實(shí)測與預(yù)測含量分布圖，如圖5所示。

結(jié)合研究區(qū)地形(圖1)與實(shí)測值(圖5a)可知，平原區(qū)土壤鉻含量總體上高于山區(qū)；土壤中鉻含量最高值出現(xiàn)在研究區(qū)北部的復(fù)墾土地，但此處并不是礦區(qū)密集地區(qū)，因此礦區(qū)分布并不是重金屬濃度的主要決定因素，還可能受到風(fēng)向、交通等因素的交叉影響[23-24]。預(yù)測值空間分布圖(圖5b)反映出的空間分布情況與圖5a類似，實(shí)測值與預(yù)測值的插值平均絕對(duì)誤差、均方根誤差分別為1.06 mg/kg、5.27 mg/kg和實(shí)測值插值圖的1.35 mg/kg、4.98 mg/kg，二者雖然存在一定差異，但最值出現(xiàn)的地區(qū)以及整體的空間分布幾乎一致且差異極微。說明利用分?jǐn)?shù)階微分算法預(yù)處理后高光譜數(shù)據(jù)對(duì)土壤重金屬鉻含量的監(jiān)測具有一定的應(yīng)用價(jià)值,為快速獲取荒漠土壤重金屬污染狀況提供了可能的途徑。

圖5 研究區(qū)土壤重金屬實(shí)測、預(yù)測鉻含量的空間分布Fig.5 Distributions of measured Cr contents and predicted values of soil in study area by IDW

4 討論

定量遙感反演的困難，在于應(yīng)用參量往往不是控制遙感信息的主導(dǎo)因子，只能為遙感信息提供弱信號(hào)[25]。土壤光譜是其有機(jī)質(zhì)含量、鐵氧化物、黏土礦物和土壤的機(jī)械組成等各種成分的綜合反映，就研究區(qū)而言，土壤有機(jī)質(zhì)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)普遍低于2%，從光譜中提取有效信息存在一定困難；且土壤中重金屬含量一般較低，在土壤光譜中很難形成相應(yīng)的特征波段。而土壤中的重金屬又是一種十分微弱的訊號(hào)，因此借助高光譜手段對(duì)土壤中的重金屬含量進(jìn)行反演具有很大難度。

以往土壤重金屬含量的高光譜反演模型主要基于原始光譜反射率等數(shù)學(xué)變換及對(duì)應(yīng)的一、二階微分等光譜預(yù)處理方法，結(jié)合逐步多元、主成分、PLSR等回歸方法所構(gòu)建，在精度驗(yàn)證后，確立最優(yōu)模型：夏芳等[11]以浙江省為研究區(qū)，利用PLSR對(duì)光譜反射率一階微分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行全波段建模并估算了土壤中8種常見重金屬含量，其中鉻含量估算模型的相對(duì)分析誤差為1.80；吳明珠等[26]對(duì)光譜反射率、吸光率進(jìn)行一、二階微分及去包絡(luò)線處理后，結(jié)合多種線性、非線性回歸方法，建立的多種亞熱帶土壤鉻含量的預(yù)測模型中，最優(yōu)模型為基于520 nm波長的指數(shù)型函數(shù)，該模型的檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)為0.484；解憲麗等[27]構(gòu)建了基于627 nm和672 nm二階微分處理后的組合變量，并建立了基于該變量的貴溪市銅冶煉廠附近土壤中鉻元素非線性回歸模型，該模型決定系數(shù)為0.70。

5 結(jié)束語

1 GREENWAY G M, SONG Q J. Heavy metal speciation in the composting process[J]. Journal of Environmental Monitoring, 2002, 4(2): 300-305.

2 TURGUT C, PEPE M K, CUTRIGHT T J. The effect of EDTA on Helianthus annuus uptake, selectivity, and translocation of heavy metals when grown in Ohio, New Mexico and Colombia soils[J]. Chemosphere, 2005, 58(8): 1087-1095.

3 DUBBIN W E. Influence of organic ligands on Cr desorption from hydroxy-Cr intercalated montmorillonite[J]. Chemosphere, 2004, 54(8): 1071-1077.

4 王旌, 羅啟仕, 張長波, 等. 鉻污染土壤的穩(wěn)定化處理及其長期穩(wěn)定性研究[J]. 環(huán)境科學(xué), 2013, 34(10): 4036-4041. WANG Jing, LUO Qishi, ZHANG Changbo, et al. Stabilization and long-term effect of chromium contaminated soil[J]. Environmental Science, 2013, 34(10): 4036-4041.(in Chinese)

5 LI X, LIU L, WANG Y, et al. Heavy metal contamination of urban soil in an old industrial city (Shenyang) in Northeast China[J]. Geoderma, 2013, 192: 50-58.

6 LIU M, LIU X, ZHANG B, et al. Regional heavy metal pollution in crops by integrating physiological function variability with spatio-temporal stability using multi-temporal thermal remote sensing[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016, 51: 91-102.

7 鄔登巍, 吳昀昭, 馬宏瑞. 基于中紅外漫反射光譜的土壤重金屬元素含量預(yù)測研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2010, 30(6): 1498-1502. WU Dengwei, WU Junzhao, MA Hongrui. Study on the prediction of soil heavy metal elements content based on mid-infrared diffuse reflectance spectra[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010, 30(6): 1498-1502. (in Chinese)

8 SIEBIELEC G, MCCARTY G W, STUCZYNSKI T I, et al. Near- and mid-infrared diffuse reflectance spectroscopy for measuring soil metal content[J]. Journal of Environmental Quality, 2004, 33(6): 2056-2069.

9 WANG J, CUI L, GAO W, et al. Prediction of low heavy metal concentrations in agricultural soils using visible and near-infrared reflectance spectroscopy[J]. Geoderma, 2014, 216: 1-9.

10 SONG L, JIAN J, TAN D J, et al. Estimate of heavy metals in soil and streams using combined geochemistry and field spectroscopy in Wan-sheng mining area, Chongqing, China[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015, 34: 1-9.

11 夏芳, 彭杰, 王乾龍, 等. 基于省域尺度的農(nóng)田土壤重金屬高光譜預(yù)測[J]. 紅外與毫米波學(xué)報(bào), 2015, 34(5): 593-598. XIA Fang, PENG Jie, WANG Qianlong, et al. Prediction of heavy metal content in soil of cultivated land: hyperspectral technology at provincial scale[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2015, 34(5): 593-598. (in Chinese)

12 卓犖. 基于高光譜遙感的土壤重金屬空間分布研究[D]. 武漢: 武漢大學(xué), 2010. ZHUO Luo. The research of estimating heavy metal spatial distribution of soil using hyperspectral data[D]. Wuhan: Wuhan University, 2010. (in Chinese)

13 徐繼剛, 馮新瀘, 管亮, 等.分?jǐn)?shù)階微分在紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理中的應(yīng)用[J]. 化工自動(dòng)化及儀表, 2012, 39(3): 347-351. XU Jigang, FENG Xinlu, GUAN Liang, et al. Fractional differential application in reprocessing infrared spectral data[J]. Control and Instruments in Chemical Industry, 2012, 39(3): 347-351. (in Chinese)

14 張東, 塔西甫拉提·特依拜, 張飛, 等. 分?jǐn)?shù)階微分算法對(duì)鹽漬土高光譜數(shù)據(jù)的影響研究[J]. 光學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 36(3): 274-281. ZHANG Dong, TASHPOLAT·Tiyip, ZHANG Fei, et al. Effect of fractional differential algorithm on hyperspectral data of saline soil[J]. Acta Optica Sinica, 2016, 36(3): 274-281. (in Chinese)

15 TSENG C C, LEE S L. Design of linear phase FIR filters using fractional derivative constraints[J]. Signal Processing, 2012, 92(5): 1317-1327.

16 TARASOV V E. On chain rule for fractional derivatives[J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2016, 30(1): 1-4.

17 張東, 塔西甫拉提·特依拜, 張飛, 等. 分?jǐn)?shù)階微分在高光譜數(shù)據(jù)估算礦區(qū)土壤砷含量中的應(yīng)用[J]. 中國礦業(yè), 2015, 24(11): 71-76. ZHANG Dong, TASHPOLAT·Tiyip, ZHANG Fei, et al. Application of fractional order derivative in estimation of As content of soil in coalmine area using hyperspectral data[J]. China Mining Magazine, 2015, 24(11): 71-76. (in Chinese)

18 崔文采. 新疆土壤[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1996.

19 姚峰, 包安明, 古麗·加帕爾, 等. 新疆準(zhǔn)東煤田土壤重金屬來源與污染評(píng)價(jià)[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2013, 33(10): 1821-1828. YAO Feng, BAO Anming, GULI·Jiapaer, et al. Soil heavy metal sources and pollution assessment in the coalfield of East Junggar Basin in Xinjiang[J]. China Environmental Science, 2013, 33(10): 1821-1828. (in Chinese)

20 張東, 塔西甫拉提·特依拜, 張飛, 等. 分?jǐn)?shù)階微分在鹽漬土高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(24): 151-160. ZHANG Dong, TASHPOLAT·Tiyip, ZHANG Fei, et al. Application of fractional differential in preprocessing hyperspectral data of saline soil[J]. Transactions of the CSAE, 2014, 30(24): 151-160. (in Chinese)

21 SHI Z, WANG Q L, PENG J, et al. Development of a national VNIR soil-spectral library for soil classification and prediction of organic matter concentrations[J]. Science China Earth Sciences, 2014, 57(7): 1671-1680.

22 KEMPER T, SOMMER S. Estimate of heavy metal contamination in soils after a mining accident using reflectance spectroscopy[J]. Environmental Science & Technology, 2002, 36(12): 2742-2747.

23 史舟, 梁宗正, 楊媛媛, 等. 農(nóng)業(yè)遙感研究現(xiàn)狀與展望[J/OL]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2015, 46(2): 247-260.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=1&file_no=20150237&journal_id=jcsam. DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2015.02.037. SHI Zhou, LIANG Zongzheng, YANG Yuanyuan, et al. Status and prospect of agricultural remote sensing[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2015,46(2):247-260. (in Chinese)

24 阿不都艾尼·阿不里, 塔西甫拉提·特依拜, 買買提·沙吾提, 等. 準(zhǔn)東露天煤礦土壤重金屬的污染及空間分布特征分析[J]. 中國礦業(yè), 2016, 25(3): 58-64. ABDUGHENI·Abliz, TASHPOLAT·Tiyip, MAMAT·Sawut, et al. Analysis of the spatial distribution of soil heavy metal pollution in Zhundong open pit coal mine[J]. China Mining Magazine, 2016, 25(3): 58-64. (in Chinese)

25 劉巍, 楊建軍, 汪君, 等. 準(zhǔn)東煤田露天礦區(qū)土壤重金屬污染現(xiàn)狀評(píng)價(jià)及來源分析[J]. 環(huán)境科學(xué), 2016, 37(5): 1938-1945. LIU Wei, YANG Jianjun, WANG Jun, et, al. Contamination assessment and sources analysis of soil heavy metals in opencast mine of East Junggar Basin in Xinjiang[J]. Environmental Science, 2016, 37(5): 1938-1945. (in Chinese)

26 吳明珠, 李小梅, 沙晉明. 亞熱帶土壤鉻元素的高光譜響應(yīng)和反演模型[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 36(6): 1660-1666. WU Mingzhu, LI Xiaomei, SHA Jinming. Spectral inversion models for prediction of total chromium content in subtropical soil[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2014, 36(6): 1660-1666. (in Chinese)

27 解憲麗, 孫波, 郝紅濤. 土壤可見光-近紅外反射光譜與重金屬含量之間的相關(guān)性[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2007, 44(6): 982-993. XIE Xianli, SUN Bo, HAO Hongtao. Relationship between visible-near infrared reflectance spectroscopy and heavy metal of soil concentration[J]. Acta Pedologica Sinica, 2007, 44(6): 982-993. (in Chinese)

28 PLAZA A, MARTINEZ P, PLAZA J, et al. Dimensionality reduction and classification of hyperspectral image data using sequences of extended morphological transformations[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005, 43(3): 466-479.

Spectral Detection of Chromium Content in Desert Soil Based on Fractional Differential

WANG Jingzhe1,2TASHPOLAT·Tiyip1,2ZHANG Dong1,2
(1.CollegeofResourceandEnvironmentSciences,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China2.KeyLaboratoryofOasisEcology,MinistryofEducation,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China)

desert soil； heavy metal； chromium； fractional differential； hyperspectral

2016-10-01

2016-10-24

“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAC15B01)和國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41130531)

王敬哲(1992—)，男，博士生，主要從事陸地遙感與全球變化研究，E-mail: wjzf-682@163.com

塔西甫拉提·特依拜(1958—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)研究，E-mail: tash@xju.edu.cn

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.05.018

X53； X87

A

1000-1298(2017)05-0152-07