基于TM影像的沱江中游土壤重金屬預測研究.pdf

1、為找到一種簡便快捷的土壤重金屬污染定量化監(jiān)測方法，本文利用TM遙感影像的各波段光譜反射率、9種植被指數、4種地面輔助因子和80％樣點土壤重金屬含量實測值建立線性回歸預測模型，將未參與建模但與土壤重金屬含量顯著相關的因子作為修正因子進行蒙特卡羅模擬。剩余的20％樣點作為檢驗點對各類模型進行趨勢分析和誤差統(tǒng)計檢驗。最后采用普通克里格方法反演實測值、預測值的空間分布狀況，對比其差異。主要結論如下:
　　運用TM影像光譜信息和其他因子可以

2、通過建立模型預測土壤中重金屬砷、汞、鉻、鎘、銅、鉛、有效錳、有效鐵、有效鋅的含量，其中有效鐵的預測效果最優(yōu)。使用的建模因子是從TM遙感影像、數字高程模型中提取的，容易獲取，能有效節(jié)約成本和時間。
　　遙感影像各波段光譜反射率單獨建模、結合地面因子共同建模、不同地貌分別建模這三種建模均可預測研究區(qū)土壤重金屬含量(P＜0.01)，R2值、平均誤差、總均方根誤差及平均相對誤差值顯示三種建模方式的精度是遞增的。因此在地貌復雜的地區(qū)利用遙感

3、研究土壤重金屬有必要分地貌建立預測模型。
　　蒙特卡羅模擬對預測模型有修正作用，砷、汞、鉻、鎘、銅、鉛、有效錳、有效鐵、有效鋅蒙特卡羅模擬修正后的預測模型其均方根誤差比修正前的線性回歸預測模型分別降低了22.7％、18.0％、37.7％、36.2％、13.5％、30.5％、5.4％、25.2％、11.9％，表明蒙特卡羅模擬可以提高模型精度。但修正因子與目標值相關程度的差異會使不同修正因子的效果不同。
　　趨勢分析、誤差統(tǒng)計檢