楊麗麗，趙 搖，姚玉增

(1.沈陽(yáng)理工大學(xué) 環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110159；2.東北大學(xué) 資源與土木工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110004)

1 引 言

位于遼寧省東部的紅透山是目前東北地區(qū)最大型的銅鋅礦床，是近東西走向的深部開(kāi)采礦山。紅透山礦體西段已有60多年的開(kāi)采歷史，資源枯竭，而且由于采選冶活動(dòng)密集，環(huán)境破壞嚴(yán)重。礦體東段如樹(shù)基溝礦區(qū)，已探明發(fā)育1條銅多金屬礦化帶和7條銅多金屬礦(化)體，累計(jì)銅儲(chǔ)量為0.95萬(wàn)噸，鋅儲(chǔ)量為5.85萬(wàn)噸[1]，目前仍存在很大的找礦空間。樹(shù)基溝礦區(qū)僅采掘了20個(gè)中段，大部分地表未受到礦業(yè)開(kāi)發(fā)影響。

樹(shù)基溝典型礦區(qū)位于遼寧省東部清原縣北三家鄉(xiāng)樹(shù)基溝村以西約3公里處，地理位置42°06′～42°07′N，124°38′～124°39′E。本文以樹(shù)基溝典型礦區(qū)為對(duì)象，展開(kāi)研究。表層土壤是自然礦化程度的反映，對(duì)于揭示深部主礦體或礦點(diǎn)的位置具有重要指示意義。然而樹(shù)基溝礦區(qū)內(nèi)植被覆蓋率高達(dá)67%，地形坡度多在15°～20°，茂密混雜的喬木和灌木不僅掩蓋了地表較弱的礦化信息，也給大范圍的野外地表調(diào)查及土壤采樣帶來(lái)困難。而植被的生長(zhǎng)狀況也是礦山周圍生態(tài)環(huán)境變化的重要指示因子[2-5]。植物的光譜特征(對(duì)光的吸收、透射和反射的變化)由生理特征決定，生理特征又反映生長(zhǎng)狀況。植被在生長(zhǎng)過(guò)程中受到周圍不利因素脅迫時(shí)，生長(zhǎng)狀況將發(fā)生變化，特別體現(xiàn)在葉內(nèi)的色素成分、含量、內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)以及含水量等方面，葉面反射光譜也隨之發(fā)生改變[6]。以此作為利用光譜技術(shù)診斷和監(jiān)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)植被影響的依據(jù)，學(xué)者們做了大量研究。例如，甘甫平等根據(jù)植被在685 nm附近的最大吸收度相對(duì)地劃分了德興銅礦礦山植被的污染程度[7]。王飛等人通過(guò)遙感獲取的植被信息間接反映土壤鹽分的空間分布特性，構(gòu)建了土壤鹽度推理模型[2]。石榮杰等人研究認(rèn)為Cd更容易向紐荷爾臍橙的新葉遷移和聚集，可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)在臍橙重金屬污染監(jiān)測(cè)上具有很好的潛力[3]。楊可明等人利用微分光譜角正切法區(qū)分了玉米受Pb2+脅迫程度[4]。屈永華等人利用516 nm附近的冠層反射光譜生成了德興銅礦植被覆蓋區(qū)葉片銅離子的含量分布圖[5]。姚玉增等人的研究表明，紅透山地區(qū)礦化區(qū)與背景區(qū)內(nèi)植被在葉片重金屬元素含量、反射光譜特征等方面存在明顯區(qū)別[1]?；谝陨涎芯砍晒紤]到樹(shù)基溝礦區(qū)廣泛分布有長(zhǎng)白落葉松，本文嘗試?yán)瞄L(zhǎng)白落葉松針葉光譜的細(xì)微差別，反演礦區(qū)地表的土壤重金屬含量。

本文選取垂直于礦體走向且礦體埋深分別為15 m、127 m、264 m的4#、12#、20#三條勘測(cè)線，測(cè)定了3條勘測(cè)線上表層土壤的重金屬元素Cu、Zn、Cd、Pb、Hg含量，研究了在土壤中主要重金屬銅脅迫下長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的變化規(guī)律。通過(guò)提取多種特征光譜或特征參數(shù)，將其與對(duì)應(yīng)地點(diǎn)的土壤銅含量進(jìn)行相關(guān)分析和擬合分析，考察特征光譜對(duì)銅脅迫響應(yīng)的敏感性，總結(jié)變化規(guī)律，從而為利用反射光譜的“指紋效應(yīng)”快捷有效地反演大面積高植被覆蓋區(qū)的土壤重金屬含量、圈定隱伏礦(化)體提供理論依據(jù)[8-12]。

2 研究區(qū)概況

研究區(qū)屬山地丘陵區(qū)，大地構(gòu)造位置為華北地臺(tái)北緣東段遼東臺(tái)背斜鐵嶺—靖宇古隆起中部，主要由混合花崗巖、花崗混合巖和太古宙變質(zhì)巖系組成，是公認(rèn)的花崗-綠巖區(qū)[1,11]。斷裂構(gòu)造和褶皺構(gòu)造非常發(fā)育，其中太古代中晚期花崗-綠巖地體多期變形作用形成的褶皺構(gòu)造被認(rèn)為與區(qū)內(nèi)銅、鋅多金屬礦化關(guān)系密切。研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源豐富，其中有色金屬礦床和硫鐵礦主要分布于渾河斷裂北側(cè)，如大型紅透山銅鋅礦床，樹(shù)基溝、東南山等中小型銅鋅礦床，以及跳石背、西北天、張胡溝等銅礦(化)點(diǎn)；鐵礦床主要分布于渾河斷裂南側(cè)，而多金屬礦床在渾河斷裂兩側(cè)均有分布[13]。區(qū)內(nèi)的礦石礦物主要有黃鐵礦、磁黃鐵礦、黃銅礦和閃鋅礦；次生礦物主要有孔雀石和藍(lán)銅礦；脈石礦物則以石英、云母、綠泥石和方解石等為主。成礦元素組合以Cu、Zn為主，伴生Au、Ag、S等[14]。圖1為樹(shù)基溝礦區(qū)地質(zhì)簡(jiǎn)圖(a)及3條勘測(cè)線上采樣點(diǎn)的位置(b)。4#勘測(cè)線附近從低緯度到高緯度，采樣點(diǎn)編號(hào)分別為4-2、4-3、4-4、4-5、4-6、4-7、4-8、4-9和4-11；12#勘測(cè)線附近采樣點(diǎn)按緯度從高到低分別為12-1、12-2、12-3、12-4、12-5、12-6、12-7、12-8和12-9；20#勘測(cè)線附近按緯度從高到低，采樣點(diǎn)分別為20-3、20-4、20-5、20-6、20-7和20-8。

圖1 樹(shù)基溝礦區(qū)地質(zhì)簡(jiǎn)圖及3條勘測(cè)線上采樣點(diǎn)的位置Fig.1 Plane of Copper-Zinc deposits in Shujigou mining area(a) and sampling points along three exploratory lines(b)

3 材料與方法

3.1 供試土壤樣品采集

本研究在垂直于深部礦體的地表4#、12#、20#勘測(cè)線上每間隔30 m進(jìn)行表層土壤樣品的采集，礦體附近采樣間隔加密到20 m。3條勘測(cè)線上每個(gè)采樣點(diǎn)采用多點(diǎn)混合采樣，采樣深度為0～20 cm。

3.2 供試土壤和植物樣品預(yù)處理與分析

土壤樣品在室溫下風(fēng)干，磨碎，采用四分法，逐級(jí)過(guò)篩，用瑪瑙研缽磨細(xì)過(guò)0.149 mm篩[15]，置于塑料瓶中保存待測(cè)。消解土壤樣品時(shí)每個(gè)樣品做3個(gè)平行樣。重金屬全量的測(cè)定采用硝酸-高氯酸-氫氟酸消化，原子吸收分光光度法測(cè)定。

土壤測(cè)定項(xiàng)目包括Cu、Zn、Cd、Pb、Hg元素。土壤中Cu、Zn金屬元素用ZEEnit 700(德國(guó)，耶拿)火焰原子吸收分光光度計(jì)測(cè)定，檢測(cè)極限<0.001 8 mg/L。Cd、Pb用ZEEnit 700(德國(guó)，耶拿)石墨爐原子吸收光譜儀測(cè)定，Cd檢出限<0.001 μg/L，總鉛檢出限<0.01 μg/L?？侶g用冷原子吸收光譜法測(cè)定，儀器檢出限為0.92 μg/L。整個(gè)分析過(guò)程所用試劑均為國(guó)藥優(yōu)級(jí)純，所用水均為超純水。應(yīng)用EXCEL 2003、Origin 8和SPSS 19進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)、作圖與數(shù)據(jù)分析。

3.3 植被反射光譜測(cè)量

2015年6月初，選擇各采樣點(diǎn)相同朝向、相同樹(shù)齡、生長(zhǎng)狀況近似的長(zhǎng)白落葉松作為取樣對(duì)象，采集其針葉樣品，在仍然新鮮時(shí)用地物光譜儀(美國(guó)，ASD)進(jìn)行室內(nèi)反射光譜的測(cè)量。每個(gè)樣品掃描10次取其均值作為該植物樣品反射光譜數(shù)據(jù)。光譜儀的測(cè)量范圍是350～2 500 nm，經(jīng)過(guò)重采樣之后的光譜分辨率為1 nm。利用View Spec Pro 5.0和Envi 4.7對(duì)光譜進(jìn)行處理。

3.4 特征波段/參數(shù)的計(jì)算方法

在多條光譜曲線上存在顯著差異的波段處選取特征波段/參數(shù)，能有效鑒別相似光譜曲線之間細(xì)微的光譜差異，對(duì)相似地物具有較強(qiáng)的識(shí)別能力。特征波段的選擇和提取至關(guān)重要，本文將特征波段的位置取在反射光譜曲線的峰值點(diǎn)或谷點(diǎn)以及坡度的拐點(diǎn)處[16]，表1給出了反射光譜的幾種特征波段。

表1 反射光譜的7種特征波段

利用相似度的度量工具——光譜角法對(duì)受重金屬銅脅迫的長(zhǎng)白落葉松針葉多個(gè)波段區(qū)間[400，2 500] nm、[400，716] nm、[717，975] nm、[976，1 265] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm的光譜變化進(jìn)行分析，當(dāng)針葉光譜角小于對(duì)應(yīng)波段區(qū)間的閾值時(shí)認(rèn)為不存在光譜差別；當(dāng)光譜角大于閾值時(shí)，表明該針葉光譜變異顯著，長(zhǎng)白落葉松受到銅的脅迫。光譜角越小表明長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜曲線與對(duì)照組植被葉片的光譜曲線越相似；反之，光譜角越大，光譜曲線相似度越差，長(zhǎng)白落葉松受到銅的脅迫越嚴(yán)重，從而達(dá)到診斷銅污染程度的目的。光譜角的計(jì)算公式

如下：

(1)

式中，i=1，2，3，…，n，θ為光譜角，Rcontrol(i)為控制組葉片在波長(zhǎng)i處的反射率，Rstress(i)為脅迫組葉片在波長(zhǎng)i處的反射率。|Rcontrol(i)|和|Rstress(i)|的計(jì)算公式如下：

(2)

n的計(jì)算公式為：

(3)

式中，λmax為計(jì)算光譜角波段區(qū)間的上限，λmin為計(jì)算光譜角波段區(qū)間的下限，δ為計(jì)算光譜角的波段間隔，取δ=4 nm。

當(dāng)光譜角大于閾值ε時(shí)，認(rèn)為光譜變異顯著。閾值的計(jì)算方法如下：

(4)

(5)

4 結(jié)果與討論

4.1 各采樣點(diǎn)重金屬平均含量

4#、12#、20#勘測(cè)線上土壤pH值范圍為5.88～6.30，呈酸性，可能與金屬硫化礦長(zhǎng)期遭受地表或雨水淋溶帶入的氧氣及Fe3+離子氧化產(chǎn)生了氫離子有關(guān)[17]。圖2為3條測(cè)線上各采樣點(diǎn)表層土壤樣品的重金屬平均含量分布圖。同一采樣點(diǎn)處各重金屬總量的大小關(guān)系為Zn>Cu>Pb>Cd>Hg，由于土壤中Cd與Hg的含量差異小，圖2中Cd與Hg曲線幾乎重合。4#勘測(cè)線上的4-5、4-6采樣點(diǎn)為Cu、Zn含量最大富集處，含量異常突出，其余各樣點(diǎn)的重金屬含量波動(dòng)不大。Nemero綜合污染指數(shù)表明[18]，土壤只有Cu為輕度污染，Zn、Cd、Hg、Pb無(wú)污染，3條測(cè)線的表層土壤污染主要由Cu引起。利用Nemero綜合污染指數(shù)評(píng)價(jià)各采樣點(diǎn)表層土壤的污染等級(jí)，結(jié)果見(jiàn)表2。接著用距離分析法檢驗(yàn)污染指數(shù)區(qū)分采樣點(diǎn)表層土壤污染程度的可靠性。

圖2 各采樣點(diǎn)表層土壤樣品的重金屬含量分布圖Fig.2 Heavy metal concentration distribution of different sampling points in surface soil

污染等級(jí)4#12#20#采樣點(diǎn)編號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)百分比/%采樣點(diǎn)編號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)百分比/%采樣點(diǎn)編號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)百分比/%重度污染4-6111.110000輕度污染4-5111.110000警戒限4-4,4-11,4-8,4-9444.4412-4,12-6222.2200安全4-2,4-3,4-7333.3312-1,12-2,12-3,12-5,12-7,12-8,12-9777.7820-3,20-4,20-5,20-6,20-7,20-86100

4.2 各采樣點(diǎn)重金屬平均含量

圖3 3條測(cè)線上各個(gè)采樣點(diǎn)針葉的反射光譜Fig.3 Reflectance spectra of needle leaves in sampling points along three exploratory lines

測(cè)得4#、12#、20#三條勘測(cè)線上各采樣點(diǎn)長(zhǎng)白落葉松針葉的反射光譜如圖3所示。可見(jiàn)光波段的反射低谷主要由柵欄組織中的光合色素強(qiáng)烈吸收引起；近紅外波段形成的“反射高原”(700～1 300 nm)主要是植物葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)(海綿組織細(xì)胞)中的“水-氣界面”多次反射和散射的結(jié)果；波長(zhǎng)大于1 300 nm的中紅外波段存在3個(gè)明顯的吸收谷，這主要是由葉片中的液態(tài)水強(qiáng)烈吸收所致[18]。長(zhǎng)白落葉松針葉光譜曲線的形態(tài)和反射強(qiáng)度在一些波段出現(xiàn)了細(xì)微差別，比如銅脅迫長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜反射率在高反射區(qū)(800～1 300 nm)遠(yuǎn)高于健康植被，而這些差別反映了它們光譜特性的不同，是用于識(shí)別和區(qū)分植被受脅迫程度的基礎(chǔ)，因此本研究提取了多個(gè)能反映光譜差異的特征波段(紫谷(ZG)、綠峰(LF)、紅谷(HG)、紅肩(HJ)、藍(lán)邊(LB)、黃邊(HB)、紅邊的波段位置(REP-x)和紅邊波段拐點(diǎn)處的反射率(REP-y)以及多個(gè)波段的光譜角，嘗試?yán)瞄L(zhǎng)白落葉松針葉光譜的“指紋效應(yīng)”來(lái)對(duì)銅污染加以識(shí)別和診斷，同時(shí)反演受污染程度。

圖4所示為長(zhǎng)白落葉松針葉光譜的特征波段波長(zhǎng)。從圖4可以看出，在不同的采樣點(diǎn)，藍(lán)邊、綠峰的波段位置沒(méi)有發(fā)生明顯改變，最大偏移均不超過(guò)3 nm。隨著土壤中銅含量的增加，長(zhǎng)白落葉松紅谷的波段位置從662 nm移動(dòng)到674 nm，發(fā)生12 nm“紅移”。表3為表層土壤銅含量與7個(gè)光譜特征波段之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。從表3得知，只有紅谷波段位置的移動(dòng)與土壤銅含量的變化趨勢(shì)顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.536。說(shuō)明紅谷波段位置隨著土壤重金屬銅的變化出現(xiàn)有規(guī)律的變化。

圖4 長(zhǎng)白落葉松針葉光譜的特征波段波長(zhǎng)Fig.4 Characteristic bands wavelength of reflectance spectra of Larix olgensis Henry needle leaves

紫谷ZG-x綠峰LF-x紅谷HG-x紅肩HJ-x藍(lán)邊LB-x黃邊HB-x紅邊REP-x土壤中Cu含量-0.488-0.1140.536??-0.353-0.3270.215-0.257

**在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).

圖5為長(zhǎng)白落葉松針葉的7個(gè)特征波段的反射率。從圖5可以看出，隨著采樣點(diǎn)的變化，紫谷和紅谷特征波段的反射率變化幅度最小。表4為表層土壤銅含量與7個(gè)特征波段光譜反射率之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。表4表明，紫谷、藍(lán)邊、綠峰、黃邊和紅谷的光譜反射率與土壤中銅含量均顯著相關(guān)。其中，紅谷的反射率與土壤銅含量的相關(guān)性最高，為0.705。土壤銅含量(Cu)與紅谷反射率(HG-y)之間的三次回歸方程為：

Cu=5672718.959HG-y3-383124.310HG-y3+271(R2=0.865，P<0.05) .

圖5 長(zhǎng)白落葉松針葉的特征波段的反射率Fig.5 Reflectance of characteristic bands of Larix olgensis Henry needle leaves

表4 表層土壤銅含量與特征波段光譜反射率之間的Pearson相關(guān)系數(shù)

**在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).

綜上，樹(shù)基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的紅谷參數(shù)(波段位置和反射率)均表現(xiàn)出與表層土壤銅含量的顯著相關(guān)性，表明反射光譜的差異主要和針葉的葉綠素組成和含量相關(guān)。可見(jiàn)光光譜在礦區(qū)土壤銅污染監(jiān)測(cè)上有很好的潛力。

4.3 長(zhǎng)白落葉松針葉光譜特征紅邊參數(shù)的變化

“紅邊”是從紅波段的強(qiáng)吸收轉(zhuǎn)為近紅外的高反射的爬坡，是植物葉片所特有的光譜特征?！凹t邊”位置是綠色植物在670～780 nm之間反射率增高最快的點(diǎn)，本文利用一階微分最大值法獲得“紅邊”的波長(zhǎng)位置。“紅邊”位置的高度和斜率會(huì)因植物生長(zhǎng)狀況的不同而存在差異，與植物的葉綠素含量、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等各種理化參數(shù)緊密相關(guān)，是描述植物健康狀況的重要指示波段，成為植物具有診斷性的光譜特征[19-20]?！凹t邊”參數(shù)的描述包括紅邊波段的位置和紅邊的反射率。土壤中低濃度的Cu會(huì)促進(jìn)植被生長(zhǎng)。在低濃度范圍內(nèi)，隨著Cu含量的增加植被生長(zhǎng)旺盛，葉綠素含量高，反射光譜的“紅邊”波段位置將向長(zhǎng)波方向移動(dòng)—“紅移”；土壤Cu富集到一定程度后，對(duì)植被的抑制和毒害增強(qiáng)，“紅邊”位置轉(zhuǎn)向短波方向移動(dòng)—“藍(lán)移”[20]。本研究采用一階微分方法求出反射波譜的“紅邊”位置(REP-x)和“紅邊”反射率(REP-y)，其變化范圍分別為704～720 nm、0.258～0.381?！凹t邊”位置(REP-x)和“紅邊”反射率的變化趨勢(shì)一致，二者之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.644。

圖4顯示，無(wú)污染表層土壤中長(zhǎng)白落葉松的“紅邊”位置多介于713～720 nm之間，視為“健康植被”；個(gè)別生長(zhǎng)在河漫灘、探槽附近或受到銅污染的長(zhǎng)白落葉松“紅邊”位置在704～712 nm，為受脅迫的“異常植被”。4 #測(cè)線距離礦體最近，“紅邊”位置低于712 nm的樣品比重較大。

對(duì)于樹(shù)基溝礦區(qū)的長(zhǎng)白落葉松，因受Cu污染導(dǎo)致“紅邊”位置的變化趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)變的光譜臨界點(diǎn)為713 nm，即“紅邊”位置值低于該臨界點(diǎn)指示植被已受到脅迫。樹(shù)基溝礦區(qū)表層土壤相對(duì)清潔的4-2、4-3、12-4、20-3采樣點(diǎn)反射光譜的“紅邊”位置分別為704 nm、709 nm、709 nm、704 nm，顯然屬于受到污染脅迫的“異常植被”。原因是這4處采樣點(diǎn)分別位于斷層、斷層、探槽、探槽的位置，可能距離銅礦(化)體不遠(yuǎn)，高大植物的深長(zhǎng)根系或許已經(jīng)受到深處高富集銅元素的毒害/抑制導(dǎo)致了反射光譜的異常。礦區(qū)表層土壤污染最嚴(yán)重的兩個(gè)采樣點(diǎn)4-5和4-6處長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的“紅邊”位置分別為712 nm、710 nm，“紅邊”位置值并非最低。樹(shù)基溝礦區(qū)的表層土壤重金屬含量與長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的“紅邊”位置、“紅邊”反射率的相關(guān)系數(shù)僅為-0.257、0.114，紅邊參數(shù)對(duì)長(zhǎng)白落葉松受土壤銅影響程度的反映不敏感，不適合鑒別Cu污染土壤之間的細(xì)微差別，尤其對(duì)于Cu污染程度為輕度及以下的土壤。

4.4 銅污染針葉光譜角分析

每個(gè)波段區(qū)間的光譜角用“SA”表示，光譜角閾值用“Th”表示，光譜角與閾值單位“°”。樹(shù)基溝礦區(qū)3條勘測(cè)線的各個(gè)采樣點(diǎn)長(zhǎng)白落葉松針葉樣品在不同波段區(qū)間的光譜角和光譜角閾值如圖6所示?？梢?jiàn)，[400，2 500] nm、[400，716] nm、[717，975] nm、[976，1 265] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm的閾值分別為0.635°、0.762°、0.219°、0.088°、0.302°和0.521°，各波段區(qū)間的光譜角均大于對(duì)應(yīng)的閾值。[400，2 500] nm、[400，716] nm、[1 266，1 770] nm波段區(qū)間的光譜角均體現(xiàn)出：4#勘測(cè)線>12#勘測(cè)線>20#勘測(cè)線，說(shuō)明長(zhǎng)白落葉松在4 #勘測(cè)線受土壤重金屬銅的脅迫最大，在20#勘測(cè)線受銅影響最小。

植物遭受重金屬污染，葉內(nèi)的葉綠素、內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)和水分含量會(huì)發(fā)生不同程度的變化，光譜反射特性也會(huì)相應(yīng)變化。樹(shù)基溝礦區(qū)的土壤銅含量與長(zhǎng)白落葉松針葉的波段區(qū)間[400，2 500] nm、[400，716] nm、[717，975] nm、[976，1 265] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm光譜角的相關(guān)系數(shù)分別是0.537，0.545，0.059，0.094，0.454，0.342，可見(jiàn)土壤銅含量與[400，716] nm、[400，2 500] nm波段區(qū)間的光譜角均顯著相關(guān)，表明受脅迫植被的反射光譜在波段區(qū)間[400，716] nm受土壤銅含量影響最敏感，其次是[400，2 500] nm。可見(jiàn)光波段[400，716] nm是表征葉綠素變化的波段區(qū)間，[717，975] nm、[976，1 265] nm是表征針葉細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化的波段區(qū)間，因而樹(shù)基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松的反射光譜變化主要受控于葉綠素含量，幾乎不受葉內(nèi)細(xì)胞結(jié)構(gòu)的影響。全波段[400，2 500] nm的光譜角與[400，716] nm、[1 266，1 700] nm、[1771，2 500] nm光譜角的相關(guān)系數(shù)最高，分別是0.875、0.971、0.700，表明[400，2 500] nm的光譜變化受控于波段區(qū)間[400，716] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm的光譜變化。中紅外波段區(qū)間[1 266，1 700] nm和[1 771，2 500] nm是反映葉中液態(tài)水含量變化引起光譜差異的波段，因而樹(shù)基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松針葉的反射光譜主要受控于葉綠素含量的變化，也小部分受到針葉中液態(tài)水含量的影響。指示葉片中水分含量的有效參數(shù)谷1、谷2、谷3和谷4處的反射率與土壤銅含量之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.104、-0.195、-0.338和-0.221，同樣證明光譜受針葉中水分含量的影響較小。

圖6 各個(gè)波段區(qū)間的光譜角及閾值Fig.6 Spectral angles and their thresholds of different spectral regions

土壤銅含量(Cu)與波段區(qū)間[400，716] nm的光譜角(SA1，單位“°”)的二次回歸方程為：

(R2=0.561,p<0.05) .

雖然樹(shù)基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松針葉在[400，716] nm波段的光譜角對(duì)土壤銅影響的反映最敏感，然而該波段只能反映受葉綠素影響引起的光譜變化，不能反映由于針葉中水分含量變化引起的光譜差異。因此本文也選定對(duì)土壤銅影響其次敏感的全波段[400，2 500] nm光譜角來(lái)反演土壤銅含量。[400，2 500] nm波段的光譜角是針葉中葉綠素含量、內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)、水分含量變化引起的反射光譜差異的綜合體現(xiàn)，是2100個(gè)點(diǎn)反射率綜合計(jì)算的結(jié)果，很具有代表性。

土壤銅含量(Cu)與全波段[400，2 500] nm光譜角(SA2，單位“°”)的二次回歸方程為：

(R2=0.686，P<0.05) .

長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜角對(duì)銅污染葉片[400，716] nm、[400，2 500] nm波段區(qū)間的光譜變化均十分敏感。同時(shí)，長(zhǎng)白落葉松對(duì)重金屬銅脅迫十分敏感，一旦受到土壤銅脅迫，長(zhǎng)白落葉松表現(xiàn)出明顯的代謝紊亂和生長(zhǎng)抑制。因而在土壤重金屬污染尚屬輕度及以下的樹(shù)基溝礦區(qū)，利用未干枯的長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜角來(lái)檢測(cè)輕度銅污染，只需與閾值作簡(jiǎn)單比較，效果良好，方法簡(jiǎn)便。從而為利用反射光譜影像圖快捷診斷大面積礦區(qū)污染甚至圈定隱伏礦體應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。

5 結(jié) 論

本文研究表明：(1)“紅谷”參數(shù)與表層土壤銅含量的相關(guān)系數(shù)最大，表明長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的差異主要由葉綠素含量控制。可見(jiàn)光光譜在礦區(qū)土壤銅污染監(jiān)測(cè)上有很好的潛力；(2)樹(shù)基溝礦區(qū)三條勘測(cè)線表層土壤重金屬含量均為輕度以下，無(wú)法利用一階導(dǎo)數(shù)最大值法確定的“紅邊”參數(shù)鑒定礦區(qū)土壤細(xì)微的重金屬含量差別；(3)長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜角對(duì)銅污染針葉[400，716] nm、[400，2 500] nm波段區(qū)間的光譜變化均十分敏感，反演土壤銅含量效果良好。長(zhǎng)白落葉松反射光譜除了主要受控于葉綠素含量之外，也小部分受到針葉中水分含量的影響，針葉內(nèi)部的細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化對(duì)光譜的影響可忽略。