论文摘要
通过研究不同程度铜污染胁迫下玉米光谱奇异性变化特征来诊断玉米受Cu2+污染程度。通过设置不同铜胁迫浓度下的玉米盆栽实验,根据实测的SVC高光谱数据和Cu2+含量数据,采用经验模态分解（EMD）与小波变换相结合的方法提取玉米光谱奇异信息,并构建奇异性诊断指数对玉米光谱奇异性进行定性分析,从而实现玉米铜污染程度的甄别。同时与常规的绿峰高度、红边最大值、红边一阶微分包围面积等植被重金属污染信息监测方法进行比较来验证该方法的有效性。结果显示:奇异性诊断指数（SI）与玉米叶片中Cu2+含量存在较强的相关关系,SI随叶片中Cu2+含量的增加而增大,其相关系数达到0.972 4,从而证明光谱奇异性诊断指数能有效地诊断叶片光谱的奇异性变化及其污染程度,为作物重金属污染监测提供参考依据。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李燕,杨可明,王敏,程凤,高鹏,张超
关键词: 玉米铜污染,光谱时频特征分析,奇异性诊断指数,奇异性
来源: 农业环境科学学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,农业科技
专业: 环境科学与资源利用,植物保护
单位: 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,华北理工大学
基金: 国家自然科学基金项目(41271436),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2009QD02)~~
分类号: X503.231
页码: 14-21
总页数: 8
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标签：玉米铜污染论文; 光谱时频特征分析论文; 奇异性诊断指数论文; 奇异性论文;