张 伟，杨可明，孙彤彤，王晓峰，程 龙

铜离子胁迫下玉米叶片污染信息的SM-DMFD探测模型

张 伟，杨可明*，孙彤彤，王晓峰，程 龙

（中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院，北京100083）

通过设置不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫梯度的玉米盆栽实验，在采集了不同类型玉米叶片的光谱数据以及测定其Cu2+含量的基础上，通过建立叶片光谱变异的信息甄别模型（SM），并采用光谱谐波分析（HA）预处理、经验模态分解（EMD）、离散小波多层分解、量规法分形维数（DMFD）计算等方法，构建了玉米叶片光谱污染信息的SM-DMFD探测模型。同时，利用常规的绿峰高度（GH）、红边位置（REP）、红边最大值（MR）、红边一阶微分包围面积（FAR）和盒维数法（BDM）等植被重金属污染信息监测方法进行应用结果比较与分析，实验结果表明：SM-DMFD模型应用所得DMFD值与所测玉米叶片中Cu2+含量的相关系数R和拟合判定系数R2分别达到0.986 0和0.972 3，说明该模型能够有效甄别光谱间差异信息并能判别叶片的污染程度，从而验证了SM-DMFD模型在玉米的Cu2+污染信息监测方面具有更好的有效性和优势。而且，通过对玉米污染信息不同探测方法的监测结果进行可视化，也验证了SM-DMFD模型监测效果最为理想。

光谱分析；重金属污染；信息甄别模型；分形维数；植被污染监测

随着社会的发展，重金属污染与监测受到广泛关注。由于微生物等很难降解土壤及植物中的重金属离子，因而其会在土壤以及植物体内累积，当这种富集（如Cu2+等）达到一定的限度后就会对植物造成危害，危及人类的健康，甚至影响整个生态系统环境，因此如何监测、预防和治理重金属污染是当今社会面临的热点问题[1-3]。……