基于湿地植物光谱的水体总氮估测

作     者：刘克 赵文吉 郭逍宇 王翊虹 孙永华 苗茜 王京萌 LIU Ke;ZHAO Wenji;GUO Xiaoyu;WANG Yihong;SUN Yonghua;MIAO Qian;WANG Jingmeng

作者机构：首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 北京市城市环境过程与数字模拟重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地北京100048 三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048 北京市地质研究所.北京100120 

出 版 物：《生态学报》 (Acta Ecologica Sinica)

年 卷 期：2012年第32卷第8期

页      面：2410-2419页

核心收录：

学科分类：082803[工学-农业生物环境与能源工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金项目(40901281 41101404) 国际科技合作项目(2010DFA92400) 北京市教委科技计划面上项目(KM201110028013) 国家基础测绘项目(2011A2001) 

主　　题：湿地植物 遥感 反射光谱 富营养化 总氮 再生水 

摘      要：利用再生水补充城市湿地是目前湿地恢复与重建的主要方向,然而再水中高浓度的氮、磷含量极易导致水体富营养化。遥感技术已成为富营养化监测的重要手段,但对于植被覆盖水域的富营养化直接探测存在一定的局限性。以北京市典型再生水补水湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,利用湿地植物光谱进行水体富营养化主控因子总氮的遥感探测。测定芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及水体总氮含量,在对数据进行预处理的基础上建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(R2cv)和均方根误差(RMSEcv)进行模型精度检验。结果表明,不同回归模型相比,多变量回归模型精度较高;多变量回归模型中,PLSR模型精度较高,R2cv可达0.72,RMSEcv仅为0.24,是建立湿地植物光谱与水体总氮含量关系的最优模型。不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲。其他环境因子(总磷)也是影响TN含量与湿地植物反射光谱关系的重要因素。研究成果可以弥补现有水体富营养化遥感探测的不足,并为再生水利用的城市湿地水质监测与管理提供有力的科学依据。