高鹏 杨可明 王敏

摘要：设置不同浓度铜离子（Cu2+）胁迫梯度（0、250、500 μg/g）玉米盆栽试验，并测量各胁迫梯度下玉米叶片的光谱数据以及玉米叶片中的Cu2+含量。在谐波处理、包络线去除、离散小波多层分解的基础上，将光谱特征吸收面积与小波能量熵相结合，构建探测玉米叶片Cu2+污染信息的光谱特征吸收面积-小波能量熵（SCA-WEE）模型，并与光谱角、光谱相关系数等常规相似性测度方法和绿峰高度、红边位置、红边最大值等常规污染信息监测方法作比较分析。结果表明，SCA-WEE模型能够明显区分受污染的玉米光谱，与玉米叶片中Cu2+含量的相关系数达到0.985 6，说明该模型能够有效甄别极度相似光谱之间的微小差异并判别玉米叶片的污染程度。最后基于不同时期的检验数据验证了SCA-WEE模型在玉米重金属污染监测方面的可行性和稳健性。

关键词：高光谱分析;谐波;包络线;小波能量熵;重金属铜污染

中图分类号： TP79;S127  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2019）17-0248-04

改革开放以来，我国在工农业获得巨大进步的同时也给自然环境造成了严重污染，如工业污水任意排放、采矿废石尾矿随意堆放、农药化肥不合理使用等引起的铜（Cu）、铅（Pb）、汞（Hg）等重金属污染更是备受社会关注[1-4]。铜是人类生活中必不可少的元素，但土壤中的铜离子（Cu2+）不易被微生物分解進而易被农作物吸收，Cu2+在土壤中富集到一定程度后，会严重影响农作物的生长，污染食物链，危害食品安全和人类健康，甚至影响整个生态系统[5-8]。因此，重金属污染监测已成为目前研究的热点问题。……