劉海利 　劉歡

摘要：遙感技術(shù)具有宏觀性和現(xiàn)勢性強(qiáng)、綜合信息豐富等優(yōu)勢，為礦區(qū)土壤重金屬污染評價提供了可行的方法。本文綜述了遙感技術(shù)在礦區(qū)土壤重金屬污染評價方面的研究，并對其進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：遙感；土壤；重金屬

Abstract：Remote sensing technology has the advantages of macroscopic characteristics，strong currency and comprehensive abundant information. It provides a feasible method for soil heavy metal pollution evaluation of mining area. This paper summarizes the research of evaluation for mining area of soil heavy metal pollution with remote sensing technology.

Key Words：remote sensing；soil；heavy metal

1. 引言

礦產(chǎn)資源是生產(chǎn)資料和生活資料的重要來源，人類社會的發(fā)展進(jìn)步與礦產(chǎn)的開發(fā)利用密不可分。礦產(chǎn)的開采、冶煉、加工過程中大量的鉛、鋅、鉻、鎘、鈷、銅、鎳等重金屬以及類金屬砷等進(jìn)入大氣、水、土壤引起嚴(yán)重的環(huán)境污染。根據(jù)2014年4月17日環(huán)境保護(hù)部、國土資源部發(fā)布的《全國土壤污染調(diào)查公報》，“全國土壤環(huán)境狀況總體不容樂觀，部分地區(qū)土壤污染較重，總的超標(biāo)率達(dá)16.1%”、“在調(diào)查的70個礦區(qū)的1672個土壤點(diǎn)位中，超標(biāo)點(diǎn)位占33.4%，主要污染物為鎘、鉛、砷和多環(huán)芳烴”。資源、環(huán)境是制約社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的兩大瓶頸，如何克服這個瓶頸問題同時又能實(shí)現(xiàn)礦山開發(fā)的可持續(xù)發(fā)展，是我國社會必須面對和解決的緊迫的社會問題[1]。

傳統(tǒng)的土壤重金屬污染監(jiān)測方法有實(shí)驗(yàn)室監(jiān)測、現(xiàn)場快速監(jiān)測等方法。實(shí)驗(yàn)室監(jiān)測方法雖然測量精度高，但是存在勞動強(qiáng)度大、采樣分析費(fèi)時，適用范圍小的缺點(diǎn)；現(xiàn)場快速監(jiān)測法雖然具有大面積、連續(xù)、高密度獲取信息的特點(diǎn)，但是還大多處于定性或半定量的試驗(yàn)階段，易受周圍因素影響[2]。

各種巖石、土壤、植被及水體等均有各自獨(dú)特的光譜特征。地物光譜特征的差異，是遙感技術(shù)識別各類地物的主要依據(jù)，也是應(yīng)用遙感技術(shù)開展土壤重金屬污染評價的理論基礎(chǔ)。遙感技術(shù)以其宏觀性和現(xiàn)勢性強(qiáng)、綜合信息豐富等優(yōu)勢，在礦區(qū)土壤重金屬污染評價中起到了積極的先導(dǎo)作用，并取得了良好的應(yīng)用效果。

一般情況下，土壤中的有機(jī)質(zhì)、水分、鐵氧化物、重金屬等對土壤光譜反射率有一定影響。國外相關(guān)研究起步較早，始自20世紀(jì)六十年代土壤光譜研究[3]。國外有研究中表明，當(dāng)土壤有機(jī)質(zhì)含量超過2%，鐵氧化物、重金屬等光譜信息有可能被土壤中的有機(jī)質(zhì)的光譜信息所掩蓋，進(jìn)一步加大了光譜信息提取的難度；同時土壤的反射率會因鐵氧化物的存在而在整個波譜范圍內(nèi)有明顯的下降趨勢，土壤的光譜反射率都朝著藍(lán)波方向下降，并且這種下降趨勢可以擴(kuò)展到紫外區(qū)域[4]，相關(guān)研究陸續(xù)拓展至礦區(qū)重金屬污染中來[5]；國內(nèi)自20世紀(jì)八十年代在云南騰沖系統(tǒng)地開展土壤光譜與理化性狀關(guān)系的研究[6～7]，并于九十年代末開展遙感技術(shù)在礦區(qū)重金屬污染監(jiān)測的探索。

目前遙感技術(shù)對礦區(qū)土壤重金屬污染評價研究主要有兩個方向：一是植被反演。根據(jù)地表植被覆蓋以及重金屬在植被根莖、葉片中富集，植被在重金屬脅迫下葉綠素等光譜特征發(fā)生變化的特點(diǎn)，通過植被光譜數(shù)據(jù)反演土壤中的重金屬含量，間接評價重金屬污染。二是土壤監(jiān)測。利用重金屬對土壤波譜特性的影響，通過土壤光譜數(shù)據(jù)監(jiān)測重金屬含量[8-10]。

2. 植被反演方法

植被在生長發(fā)育的過程中，礦區(qū)土壤中的重金屬被吸收和富集，對植物的產(chǎn)生的影響主要體現(xiàn)在長勢方面產(chǎn)生了生物地球化學(xué)效應(yīng)，如色素含量、水含量、葉面溫度的變化，進(jìn)而影響植被的光譜反射率，植被光譜的變化能夠在遙感光譜信息中有所體現(xiàn)。基于以上認(rèn)識，可以通過植被光譜信息、波譜曲線變化的分析提取污染信息[11]。不同植物對重金屬敏感性不同，重金屬脅迫導(dǎo)致植物體內(nèi)生物化學(xué)成分發(fā)生改變，使電磁波譜反射特性不同。

植被反演方法的原理是，運(yùn)用遙感技術(shù)研究重金屬污染條件下植被光譜特征變化，建立植被光譜特征與重金屬污染條件下植被生長狀態(tài)參數(shù)變化之間的關(guān)系[7]；研究葉綠素含量與重金屬污染之間的關(guān)系，分析葉綠素變化敏感的光譜指數(shù)及其響應(yīng)規(guī)律，并進(jìn)行了區(qū)域應(yīng)用與驗(yàn)證[11-13]。研究表明，隨著土壤中重金屬含量增加，植被近紅外、可見光反射光譜特征發(fā)生顯著變化，表現(xiàn)為可見光光譜反射增強(qiáng)，近紅外光譜減少，紅邊移動范圍減少[14-15]。此方法適用于礦區(qū)植被覆蓋較茂密的區(qū)域。

王杰等（2005年）以江西德興銅礦去為實(shí)驗(yàn)區(qū)，采用美國陸地衛(wèi)星（Landsat）ETM +數(shù)據(jù)，采用比值分析、彩色合成、影像融合等方法增強(qiáng)影像視覺效果，對污染區(qū)的植被的波譜曲線與正常區(qū)的同種植被的光譜特征作對比，總結(jié)出受毒化植物葉冠的波譜形態(tài)與正常植物葉冠的波譜形態(tài)相比發(fā)生的形態(tài)變異的特征，總結(jié)對照區(qū)和污染區(qū)植被的波譜特征差異和各污染區(qū)的受污染程度，分析出不同污染區(qū)植物的受毒害程度[16]。

雷國靜等（2006年）在南方植被茂密區(qū)離子型稀土礦區(qū)采用高分辨率QuickBird遙感數(shù)據(jù)采取坐標(biāo)換的方式，消除土壤信息干擾，獲取了較真實(shí)的植被受污染影響程度的信息，運(yùn)用了歸一化植被指數(shù)密度分割方法和通過旋轉(zhuǎn)二維散點(diǎn)圖獲得植被綠度方法來提取植被污染信息，取得了較好的效果[17]。

李新芝等（2010年）以肥城煤礦區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)，將SPOT-5數(shù)據(jù)2.5米分辨率的全色波段進(jìn)行小波變換、主成分分析等融合方法提高圖像的空間信息量，綜合運(yùn)用纓帽變換、植被與土壤相關(guān)性分析、支持向量機(jī)分類等方法提取礦區(qū)植被信息，并制作了植被等級分布圖，確定了不同污染程度的植被覆蓋面積，與礦區(qū)污染分布的規(guī)律具有較好的一致性[11]。

黃鐵蘭等（2014年）以廣東大寶山礦區(qū)及周邊10 公里范圍作為研究區(qū)，分別以ASTER及QuickBird為數(shù)據(jù)源，采用植被指數(shù)法和植被綠度法對植被污染信息進(jìn)行識別，對獲取的植被綠度信息圖像進(jìn)行密度分割，獲得植被污染程度及分布情況。同時建議大范圍的礦山植被污染信息的識別，考慮到項(xiàng)目綜合成本等因素，采用ASTER等低分辨率的數(shù)據(jù)源，選擇植被綠度指數(shù)法進(jìn)行識別。對于小范圍的典型礦區(qū)，可選用QuickBird 等高分辨率的數(shù)據(jù)源，用植被指數(shù)法進(jìn)行識別[18]。

由于混合像元、大氣效應(yīng)的存在，植被信息提取過程中容易出現(xiàn)錯分、漏分現(xiàn)象；相關(guān)系數(shù)的設(shè)置易受經(jīng)驗(yàn)的影響。同時信息提取易受云層、山體陰影和人類生產(chǎn)活動的影響，均存在一定的誤提現(xiàn)象。未來應(yīng)加強(qiáng)信息提取技術(shù)、多源遙感數(shù)據(jù)在植被反演中的應(yīng)用研究，以解決上述問題。

3. 土壤監(jiān)測方法

土壤是由多種物理化學(xué)特性不同的物質(zhì)的組成的混合體，例如有機(jī)質(zhì)、重金屬、水、其他礦物質(zhì)等。各種物質(zhì)均有發(fā)射、反射、吸收光譜的特性，都會對土壤光譜特征產(chǎn)生影響，同時植被覆蓋也對土壤光譜的監(jiān)測有較大影響，因此對于通過土壤光譜數(shù)據(jù)直接監(jiān)測土壤重金屬含量的研究，尚處于探索階段。

土壤監(jiān)測方法的原理是，利用光譜分析方法室內(nèi)測定土壤發(fā)射光譜數(shù)據(jù)，經(jīng)線性回歸分析或指數(shù)回歸分析、標(biāo)準(zhǔn)化比值計(jì)算、特征光譜寬化處理后，利用回歸分析方法建立重金屬元素含量與發(fā)射率變量之間的土壤重金屬反演模型，定量反演出礦區(qū)土壤重金屬含量[19-23]。此類方法適用于植被覆蓋率較低的地區(qū)。

Thomas Kemper等（1998年）在西班牙Aznalcóllar 尾礦庫潰壩事件土壤重金屬污染監(jiān)測中，基于多元線性回歸分析（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）方法分別通過化學(xué)分析、特征光譜--近紅外反射光譜（0.35?0.35μm）手段監(jiān)測土壤重金屬含量，兩種手段對 As、 Fe 、Hg、Pb、S、Sb等六種元素監(jiān)測有較高的相似度。為相似礦區(qū)環(huán)境的監(jiān)測提供了較好的借鑒意義[13]。

李淑敏等（2010年）以北京為研究區(qū)，研究土壤中8種重金屬（Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg）的含量與熱紅外發(fā)射率的關(guān)系，分析了土壤重金屬的特征光譜，并模擬預(yù)測了重金屬含量的回歸模型，為基于遙感光譜的土壤重金屬含量監(jiān)測奠定了基礎(chǔ)[24]。

宋練等（2014年）以重慶市萬盛采礦區(qū)為研究區(qū)，通過光譜特征物質(zhì)之間的自相關(guān)性來分析土壤中光譜特征物質(zhì)，在回歸分析的基礎(chǔ)上建立As、Cd、Zn重金屬含量的遙感定量反演模型，監(jiān)測三種重金屬含量，結(jié)果表明土壤在近紅外波段和可見光波段的反射值比值與土壤中As、Cd、Zn含量存在較好相關(guān)性[25]。

部分研究對波段選擇和光譜分辨率的重要性認(rèn)識不高，影響了重金屬元素光譜信息識別、重金屬污染預(yù)測精度；土壤中絕大部分重金屬，如鉛、鋅、鉻、砷等在可見光—近紅外波段區(qū)間的光譜特征較弱，易被植被、土壤波譜信息掩蓋，對直接利用土壤重金屬光譜特征來提取污染信息帶來了難度。研究發(fā)現(xiàn)，鐵氧化物的波譜特征較明顯，今后需加強(qiáng)土壤中重金屬與鐵氧化物相關(guān)性的研究，以提高污染信息提取的準(zhǔn)確性。

4. 未來展望

近年來，遙感技術(shù)用于礦區(qū)土壤重金屬評價取得了一定進(jìn)展，今后要在以下幾個方面尋求突破：

（1）研究遙感信息提取新技術(shù)新方法。地物波譜特性易受土壤成分、大氣效應(yīng)、植被等環(huán)境噪音的影響，需進(jìn)一步加強(qiáng)波譜信息提取技術(shù)的研究，以提高遙感信息提取的準(zhǔn)確性。

（2）加強(qiáng)田間光譜測量研究。目前對土壤重金屬監(jiān)測僅局限于實(shí)驗(yàn)室級別的光譜監(jiān)測，需要進(jìn)一步探討其他因素對重金屬吸附的影響以建立準(zhǔn)確的土壤重金屬含量光譜估算模型，并進(jìn)行大量而精確的實(shí)驗(yàn)室與田間的光譜測量工作。

（3）由定性監(jiān)測向定量監(jiān)測轉(zhuǎn)變。遙感技術(shù)在礦區(qū)土壤重金屬污染評價方面的研究大多是定性或半定量評價，尚達(dá)不到定量評價。需在遙感反演土壤污染信息模型與理論方法、土壤重金屬含量與光譜變量的相關(guān)關(guān)系等方面加強(qiáng)研究，以接近或達(dá)到定量評價污染的水平，進(jìn)而利用遙感技術(shù)評價大面積土壤污染及修復(fù)。

（4）研制高性能的衛(wèi)星，提高遙感信息獲取能力。作為中國16個重大科技專項(xiàng)（2006年～2020年）之一的高分辨率對地觀測系統(tǒng)已進(jìn)入全面建設(shè)階段，其中2014年8月發(fā)射升空的高分二號衛(wèi)星空間分辨優(yōu)于1m，這必將改變遙感數(shù)據(jù)普遍采用國外遙感數(shù)據(jù)（SPOT、Landsat、QuickBrid等）的局面。

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