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矿区土壤污染中遥感技术的应用

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摘要:

遥感技术具有宏观性和现势性强、综合信息丰富等优势,为矿区土壤重金属污染评价提供了可行的方法。本文综述了遥感技术在矿区土壤重金属污染评价方面的研究,并对其进行了展望。

关键词:

遥感;土壤;重金属

1.引言

矿产资源是生产资料和生活资料的重要来源,人类社会的发展进步与矿产的开发利用密不可分。矿产的开采、冶炼、加工过程中大量的铅、锌、铬、镉、钴、铜、镍等重金属以及类金属砷等进入大气、水、土壤引起严重的环境污染。根据2014年4月17日环境保护部、国土资源部发布的《全国土壤污染调查公报》,“全国土壤环境状况总体不容乐观,部分地区土壤污染较重,总的超标率达16.1%”、“在调查的70个矿区的1672个土壤点位中,超标点位占33.4%,主要污染物为镉、铅、砷和多环芳烃”。资源、环境是制约社会经济发展的两大瓶颈,如何克服这个瓶颈问题同时又能实现矿山开发的可持续发展,是我国社会必须面对和解决的紧迫的社会问题[1]。传统的土壤重金属污染监测方法有实验室监测、现场快速监测等方法。实验室监测方法虽然测量精度高,但是存在劳动强度大、采样分析费时,适用范围小的缺点;现场快速监测法虽然具有大面积、连续、高密度获取信息的特点,但是还大多处于定性或半定量的试验阶段,易受周围因素影响[2]。各种岩石、土壤、植被及水体等均有各自独特的光谱特征。地物光谱特征的差异,是遥感技术识别各类地物的主要依据,也是应用遥感技术开展土壤重金属污染评价的理论基础。遥感技术以其宏观性和现势性强、综合信息丰富等优势,在矿区土壤重金属污染评价中起到了积极的先导作用,并取得了良好的应用效果。一般情况下,土壤中的有机质、水分、铁氧化物、重金属等对土壤光谱反射率有一定影响。国外相关研究起步较早,始自20世纪六十年代土壤光谱研究[3]。国外有研究中表明,当土壤有机质含量超过2%,铁氧化物、重金属等光谱信息有可能被土壤中的有机质的光谱信息所掩盖,进一步加大了光谱信息提取的难度;同时土壤的反射率会因铁氧化物的存在而在整个波谱范围内有明显的下降趋势,土壤的光谱反射率都朝着蓝波方向下降,并且这种下降趋势可以扩展到紫外区域[4],相关研究陆续拓展至矿区重金属污染中来[5];国内自20世纪八十年代在云南腾冲系统地开展土壤光谱与理化性状关系的研究[6~7],并于九十年代末开展遥感技术在矿区重金属污染监测的探索。目前遥感技术对矿区土壤重金属污染评价研究主要有两个方向:一是植被反演。根据地表植被覆盖以及重金属在植被根茎、叶片中富集,植被在重金属胁迫下叶绿素等光谱特征发生变化的特点,通过植被光谱数据反演土壤中的重金属含量,间接评价重金属污染。二是土壤监测。利用重金属对土壤波谱特性的影响,通过土壤光谱数据监测重金属含量[8-10]。

2.植被反演方法

植被在生长发育的过程中,矿区土壤中的重金属被吸收和富集,对植物的产生的影响主要体现在长势方面产生了生物地球化学效应,如色素含量、水含量、叶面温度的变化,进而影响植被的光谱反射率,植被光谱的变化能够在遥感光谱信息中有所体现。基于以上认识,可以通过植被光谱信息、波谱曲线变化的分析提取污染信息[11]。不同植物对重金属敏感性不同,重金属胁迫导致植物体内生物化学成分发生改变,使电磁波谱反射特性不同。植被反演方法的原理是,运用遥感技术研究重金属污染条件下植被光谱特征变化,建立植被光谱特征与重金属污染条件下植被生长状态参数变化之间的关系[7];研究叶绿素含量与重金属污染之间的关系,分析叶绿素变化敏感的光谱指数及其响应规律,并进行了区域应用与验证[11-13]。研究表明,随着土壤中重金属含量增加,植被近红外、可见光反射光谱特征发生显著变化,表现为可见光光谱反射增强,近红外光谱减少,红边移动范围减少[14-15]。此方法适用于矿区植被覆盖较茂密的区域。王杰等(2005年)以江西德兴铜矿去为实验区,采用美国陆地卫星(Landsat)ETM+数据,采用比值分析、彩色合成、影像融合等方法增强影像视觉效果,对污染区的植被的波谱曲线与正常区的同种植被的光谱特征作对比,总结出受毒化植物叶冠的波谱形态与正常植物叶冠的波谱形态相比发生的形态变异的特征,总结对照区和污染区植被的波谱特征差异和各污染区的受污染程度,分析出不同污染区植物的受毒害程度[16]。雷国静等(2006年)在南方植被茂密区离子型稀土矿区采用高分辨率QuickBird遥感数据采取坐标换的方式,消除土壤信息干扰,获取了较真实的植被受污染影响程度的信息,运用了归一化植被指数密度分割方法和通过旋转二维散点图获得植被绿度方法来提取植被污染信息,取得了较好的效果[17]。李新芝等(2010年)以肥城煤矿区为实验区,将SPOT-5数据2.5米分辨率的全色波段进行小波变换、主成分分析等融合方法提高图像的空间信息量,综合运用缨帽变换、植被与土壤相关性分析、支持向量机分类等方法提取矿区植被信息,并制作了植被等级分布图,确定了不同污染程度的植被覆盖面积,与矿区污染分布的规律具有较好的一致性[11]。黄铁兰等(2014年)以广东大宝山矿区及周边10公里范围作为研究区,分别以ASTER及QuickBird为数据源,采用植被指数法和植被绿度法对植被污染信息进行识别,对获取的植被绿度信息图像进行密度分割,获得植被污染程度及分布情况。同时建议大范围的矿山植被污染信息的识别,考虑到项目综合成本等因素,采用ASTER等低分辨率的数据源,选择植被绿度指数法进行识别。对于小范围的典型矿区,可选用QuickBird等高分辨率的数据源,用植被指数法进行识别[18]。由于混合像元、大气效应的存在,植被信息提取过程中容易出现错分、漏分现象;相关系数的设置易受经验的影响。同时信息提取易受云层、山体阴影和人类生产活动的影响,均存在一定的误提现象。未来应加强信息提取技术、多源遥感数据在植被反演中的应用研究,以解决上述问题。

3.土壤监测方法

土壤是由多种物理化学特性不同的物质的组成的混合体,例如有机质、重金属、水、其他矿物质等。各种物质均有发射、反射、吸收光谱的特性,都会对土壤光谱特征产生影响,同时植被覆盖也对土壤光谱的监测有较大影响,因此对于通过土壤光谱数据直接监测土壤重金属含量的研究,尚处于探索阶段。土壤监测方法的原理是,利用光谱分析方法室内测定土壤发射光谱数据,经线性回归分析或指数回归分析、标准化比值计算、特征光谱宽化处理后,利用回归分析方法建立重金属元素含量与发射率变量之间的土壤重金属反演模型,定量反演出矿区土壤重金属含量[19-23]。此类方法适用于植被覆盖率较低的地区。ThomasKemper等(1998年)在西班牙Aznalcóllar尾矿库溃坝事件土壤重金属污染监测中,基于多元线性回归分析(MLR)和人工神经网络(ANN)方法分别通过化学分析、特征光谱--近红外反射光谱(0.35−0.35μm)手段监测土壤重金属含量,两种手段对As、Fe、Hg、Pb、S、Sb等六种元素监测有较高的相似度。为相似矿区环境的监测提供了较好的借鉴意义[13]。李淑敏等(2010年)以北京为研究区,研究土壤中8种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg)的含量与热红外发射率的关系,分析了土壤重金属的特征光谱,并模拟预测了重金属含量的回归模型,为基于遥感光谱的土壤重金属含量监测奠定了基础[24]。宋练等(2014年)以重庆市万盛采矿区为研究区,通过光谱特征物质之间的自相关性来分析土壤中光谱特征物质,在回归分析的基础上建立As、Cd、Zn重金属含量的遥感定量反演模型,监测三种重金属含量,结果表明土壤在近红外波段和可见光波段的反射值比值与土壤中As、Cd、Zn含量存在较好相关性[25]。部分研究对波段选择和光谱分辨率的重要性认识不高,影响了重金属元素光谱信息识别、重金属污染预测精度;土壤中绝大部分重金属,如铅、锌、铬、砷等在可见光—近红外波段区间的光谱特征较弱,易被植被、土壤波谱信息掩盖,对直接利用土壤重金属光谱特征来提取污染信息带来了难度。研究发现,铁氧化物的波谱特征较明显,今后需加强土壤中重金属与铁氧化物相关性的研究,以提高污染信息提取的准确性。

4.未来展望

近年来,遥感技术用于矿区土壤重金属评价取得了一定进展,今后要在以下几个方面寻求突破:

(1)研究遥感信息提取新技术新方法。地物波谱特性易受土壤成分、大气效应、植被等环境噪音的影响,需进一步加强波谱信息提取技术的研究,以提高遥感信息提取的准确性。

(2)加强田间光谱测量研究。目前对土壤重金属监测仅局限于实验室级别的光谱监测,需要进一步探讨其他因素对重金属吸附的影响以建立准确的土壤重金属含量光谱估算模型,并进行大量而精确的实验室与田间的光谱测量工作。

(3)由定性监测向定量监测转变。遥感技术在矿区土壤重金属污染评价方面的研究大多是定性或半定量评价,尚达不到定量评价。需在遥感反演土壤污染信息模型与理论方法、土壤重金属含量与光谱变量的相关关系等方面加强研究,以接近或达到定量评价污染的水平,进而利用遥感技术评价大面积土壤污染及修复。

(4)研制高性能的卫星,提高遥感信息获取能力。作为中国16个重大科技专项(2006年~2020年)之一的高分辨率对地观测系统已进入全面建设阶段,其中2014年8月发射升空的高分二号卫星空间分辨优于1m,这必将改变遥感数据普遍采用国外遥感数据(SPOT、Landsat、QuickBrid等)的局面。

参考文献:

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[4]张甘霖,赵玉国,杨金玲,等.城市土壤的环境问题及其研究进展[J].土壤学报,2006,44(55):925-933.

[6]戴昌达.中国主要土壤光谱反射特性分类与数据处理的初步研究[M].见:遥感文选,北京:科学出版社,1981.

[7]丰茂森.遥感图像数字处理[M].北京:地质出版社,1992:3~3.

[8]甘甫平,刘圣伟,等.德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究[J].地球科学—中国地质大学学报,2004,29(1):119-126.

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[12]王秀珍,王人潮,黄敬峰.微分光谱遥感及其在水稻农学参数测定上的应用研究[J].农业工程学报,2002,18(1):9-13.

[14]徐加宽,杨连新,王余龙,等.水稻对重金属元素的吸收与分配机理的研究进展[J].植物学通报,2005,22(5):614-622.

[16]王杰,等.遥感技术在江西德兴铜矿矿区污染研究中的应用[J].山东科技大学学报(自然科学版)2005,24(4):66-69.

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[18]黄铁兰,等.广东大宝山矿区植被污染信息的遥感识别方法研[J].地质学刊,2014,38(02):284-288.

[24]李淑敏,李红,孙丹峰,等.基于热红外特征光谱的土壤重金属含量估算模型研究[J].2010,31(7):33-38.

[25]宋练等.万盛采矿区土壤As、Cd、Zn重金属含量光谱测量与分析[J].光谱学与光谱分析,2014,34(3):812-817.

作者:刘海利 刘欢 单位:陕西地建矿业开发有限责任公司 陕西省土地工程建设集团有限责任公司

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