植物作为生态环境的主要组成部分,植物受污染状况能够反映区域生态环境污染状况,因此植物重金属污染快速监测,对其周围生态环境预警具有重要意义.本研究利用传统化学分析方法和高光谱技术,采用多元逐步回归分析法(SMLR)和偏最小二乘回归分析方法(PLSR)对假木贼体内的重金属(Zn、Cu、Cr、Hg和As)含量进行估算和预测.结果表明:(1)由相关性分析结果发现,二阶导数处理之后的光谱反射率与重金属含量之间的相关性较敏感,且通过0.01水平上的特征波段数量明显增加;而一阶导数处理后的光谱数据及原始光谱对重金属的敏感程度较弱.(2) SMLR估算模型精度分析发现,Zn、Cu、Cr、Hg和As的估算精度(R2)分别达到0.61、0.57、0.50、0.60和0.42;PLSR估算模型精度分析发现,Zn、Cu、Cr、Hg和As的估算精度(R2)分别达到0.79、0.74、0.75、0.72和0.51.(3)对PLSR和SMLR估算模型精度进行分析可知,PLSR模型估算的决定系数高(R2=0.79),误差比较小(RMSE=2.03),更接近于实测值.PLSR估算模型能够较好地估算假木贼体内重金属含量,可为干旱地区植被重金属污染快速监测提供技术支持和理论依据.
干旱区 假木贼 重金属含量 SMLR模型 PLSR模型