一种树木叶面尘土量的确定方法及系统的制作方法
【专利摘要】一种树木叶面尘土量的确定方法及系统，属于测量和计算机【技术领域】。包括以下步骤：建立预估方程并确定方程参数：采集叶片样本；用万分之一电子天平称取叶片重量；用便捷式光谱仪测量叶片除尘前的反射光谱；用去离子水洗净叶片表面尘土；称取叶片除尘后的重量；用同样的方法测量叶片除尘后的反射光谱；获取光谱参数并建立光谱与叶面尘土量之间的关系；根据本发明，可不用高精度的电子天平只通过便捷式光谱仪就可实现叶面尘土量的测定，因此，本发明只需要普通的光谱仪就可估算叶面尘土量，极其适于植物受污染程度的估测及雾霾防治措施的优选工作。
【专利说明】一种树木叶面尘土量的确定方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种树木叶面尘土量的确定方法及系统，属于测量和计算机技术领 域。
【背景技术】
[0002] 我国空气质量在日益恶化，大气颗粒物的污染程度明显增加。近年来北京市雾霾 天气频繁出现。雾霾天气除了影响呼吸，对人们的健康造成危害外，给交通出行、植物生长 等都造成了直接危害，因此粉尘污染得到了人们的高度重视。由此可见，空气污染监测与防 治已刻不容缓。
[0003] 大叶黄杨是典型的城市绿化树种之一，枝叶茂密，四季常青，叶色亮绿，各省普遍 栽培，常供观赏使用，优于其极耐修剪，是良好的绿篱材料 [3]。江苏植物研究所试验表明本 种对二氧化硫抗性较强，而空气降尘中含有这种化学元素，因此，就大叶黄杨反射光谱特征 信息与叶面尘土量的关系研究是林业领域与城市绿化领域相结合的一个桥梁。
[0004] 目前，国内在叶面尘与植物的相关性有一定程度的研究，田亦陈等通过研究大麻 植物冠层光谱特征，探明了其遥感探测的各波段的光谱分辨率，为大区域范围内的大麻植 物遥感识别提供了理论基础。王涛等（2012)研究了叶面尘对国道旁玉米反射光谱的影 响，得到了较理想的结果，但只是在研究对象为玉米的时候才成立，不能推广应用。Jin等 (2013)在广州市研究了小叶榕叶片表面的光谱特征与空气降尘污染之间的相关关系。这些 都取得了相应的结果，但其研究对象都是集中在农业方面，在对环境净化作用更大的树木 或森林的林业方面的相关研究很少，并且其研究深入的程度还不够，不能解决相应的环境 污染治理等实际问题。
[0005] 有关环境污染监测的技术手段已逐渐成熟，但其仍具有局限性。而随着光谱技 术的快速发展，许多学者通过监测植物光谱特征来反映环境污染对植物的影响。Troy等 (2011)对城市环境中历史悠久的城墙上的常春藤吸收的粉尘颗粒物进行研究，结果表明， 粉尘对其叶片的反射光谱产生影响；Serpil等（2006)利用ICP-AES(等离子发射发射光谱 法）测定了雪松叶片内Pb、Cu、Zn、Co、Cr、CcU V的含量，Garty等（2001)研究了光合系统 的生理参数与地衣Ramalina Iacera的元素含量的关系，两者的结果均表明，不同粉尘对叶 片的反射光谱具有不同影响；Holer等研究了受污染和未受污染的叶簇植物叶片的光谱特 征，结果表明，污染对其叶片具有影响；Rock等对杉木林地进行遥感影像测定，得出污染程 度与林区光谱反射率成负相关。这些研究均表明环境的污染对植物的反射光谱已经产生了 不可忽视的影响。而随着城市化的加快，这种大气颗粒物对城市以及周边植物的反射光谱 影响越来越大。
[0006] 从动态过程看，叶面尘与空气颗粒物互为源汇，叶面尘可以表征一定时间、一定区 域的空气颗粒物的污染情况。因此，研究大叶黄杨叶片光谱特征与叶面尘之间的关系，只有 通过建立大叶黄杨叶片各种反射光谱特征波段与叶面尘土量之间的相关关系，通过叶片光 谱特征来反演叶面尘土量。
【发明内容】
[0007] 为了克服现有技术结构的不足，本发明提供了一种树木叶面尘土量的确定方法及 系统，仅根据叶片反射光谱可以估测叶面尘土量。
[0008] -种树木叶面尘土量的确定方法，包括以下步骤：
[0009] 1)、建立预估方程并确定方程参数：
[0010] 步骤1 :采集叶片样本；
[0011] 步骤2、用万分之一电子天平称取叶片重量；
[0012] 步骤3、用便捷式光谱仪测量叶片除尘前的反射光谱；
[0013] 步骤4 :用去离子水洗净叶片表面尘土；
[0014] 步骤5 :称取叶片除尘后的重量；
[0015] 步骤6 :用同样的方法测量叶片除尘后的反射光谱；
[0016] 步骤7、获取光谱参数并建立光谱与叶面尘土量之间的关系
[0017] 2)、利用光谱数据估计叶面尘土量
[0018] 步骤8、获取叶片反射光谱值；
[0019] 步骤9、从叶片的反射光谱值中获得光谱参数；
[0020] 步骤10、根据光谱参数利用叶面尘土量预估模型确定叶面尘土量。
[0021] ①计算初始尘土量y。
[0022] ②根据Yci按着分级原则确定虚拟变量ki, k2
[0023] ③根据预估方程估计叶面尘土量，进一步，可以
[0024] 进行污染评测分级
[0025] 所述光谱参数包括：绿峰（X1)、红边参数（X2)、简单比值指数（X 3)以及归一化指数 (X4)。
[0026] 所述叶面尘土量预估模型为：
[0027] (1)
[0028] 其中，
[0029] y:叶面尘土量；
[0030] X1 :绿峰；
[0031] X2:红边参数；
[0032] X3:简单比值指数；
[0033] X4:归一化指数；
[0034] I^k2:虚拟变量；
[0035] p。、Pp P2 :待定标参数；
[0036] 所述待定标参数通过实验获得。
[0037] 在所述获取叶片的反射光谱和叶面尘土量的过程中，将外界背景值设为不变，将 除尘前后所测得的叶面尘土量之差作为叶面尘土量。
[0038] 在根据光谱参数利用叶面尘土量预估模型确定叶面尘土量步骤之前，所述方法还
【权利要求】
1. 一种树木叶面尘土量的确定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1)、建立预估方程并确定方程参数： 步骤1 :采集叶片样本； 步骤2、用万分之一电子天平称取叶片重量； 步骤3、用便捷式光谱仪测量叶片除尘前的反射光谱； 步骤4 :用去离子水洗净叶片表面尘土； 步骤5 :称取叶片除尘后的重量； 步骤6 :用同样的方法测量叶片除尘后的反射光谱； 步骤7、获取光谱参数并建立光谱与叶面尘土量之间的关系； 步骤2)、利用光谱数据估计叶面尘土量； 步骤8、获取叶片反射光谱值； 步骤9、从叶片的反射光谱值中获得光谱参数； 步骤10、根据光谱参数利用叶面尘土量预估模型确定叶面尘土量； 步骤①、计算初始尘土量yQ; 步骤②、根据yt!按着分级原则确定虚拟变量Ic1, k2 ; 步骤③、根据预估方程估计叶面尘土量，进一步，可以进行污染评测分级。
2. 根据权利要求1所述的一种树木叶面尘土量的确定方法，其特征在于，所述光谱参 数包括：绿峰X1、红边参数χ 2、简单比值指数X3以及归一化指数x4。
3. 根据权利要求1或2所述的一种树木叶面尘土量的确定方法，其特征在于，所述叶面 尘土量预估模型为：
其中， y :叶面尘土量； X1 :绿峰； X2 :红边参数； X3 :简单比值指数； X4 :归一化指数； I^k2:虚拟变量； P。、Pi、P2 :待定标参数； 所述待定标参数通过实验获得。
4. 根据权利要求1所述的一种树木叶面尘土量的确定方法，其特征在于，确定叶面尘 土量预估方程参数的步骤： 采集叶片样本；用镊子将每片叶片夹到精度为万分之一天平的载物盘上称除尘前的叶 片重量（M1);将叶片放在光谱仪的探头下测量除尘前的反射光谱；用化妆棉将叶片在装有 去离子水的塑料盆内轻轻的快速洗净，用吸水纸将叶片表面的水吸干；再用精度为万分之 一的天平称除尘后的叶片重量（M 2),得到质量差AM = M1-M2 ;则ΛΜ为叶面尘土量；用同样 的方法测量叶片除尘后的反射光谱；获取光谱参数并建立光谱与叶面尘土量之间的关系。
5. 根据权利要求1所述的一种树木叶面尘土量的确定方法，其特征在于，利用光谱数 据估计叶面尘土量，包括以下步骤： 步骤1)、获取叶片反射光谱值的步骤：将叶片置于折射率近似为零的白色观测台上， 固定光谱仪探头使其垂直向下，探头视场角30°，距离叶片表面3cm ;在暗室中采用唯一光 源，首先对叶片进行称重和光谱测量，每次测量10条光谱，以其平均值作为观测叶片的反 射光谱值，每次测量前都对系统配置作优化和白板校正；之后，将叶片洗净称重后再次进行 光谱测量，测量方法同处理前； 步骤2)、从叶片的反射光谱值中获得光谱参数：通过所测得的叶片反射光谱值和计算 机计算出光谱参数：绿峰X1、红边参数χ2、简单比值指数X3以及归一化指数X 4 ; 步骤3)、根据光谱参数利用叶面尘土量预估模型确定叶面尘土量：在根据光谱参数利 用叶面尘土量预估模型确定叶面尘土量的步骤之前，所述方法还包括对待定标参数进行定 标过程，对虚拟变量进行确定；确定叶面尘土量预估模型的待定标参数 Ρ(ι、Ρι、P2 :首先需要 获取若干叶片的反射光谱并实测叶面尘土量，提取出光谱参数后，采用统计方法估计出叶 面尘土量预估模型的3个待定标参数；定标时抽取若干叶片的数量要求> 60 ; 对虚拟变量进行确定步骤为： 通过预估得的预估模型式（2):
再根据对应的式（3) :f算％，然后基于％按着设定的叶面尘土量 级别确定h、k2 ;
基于虚拟变量的预估模型通常包含一对模型，其中一个是没有虚拟变量的模型，用于 确定虚拟变量； 为确定虚拟变量，首先根据没有虚拟变量的模型计算叶面尘土量％， 如果 yQ < T1，则 Ic1 = 1，k2 = 〇 ; 如果 T1 彡 yQ 彡 T2，则 Ii1 = 0, k2 = 1 ; 如果 yQ > T2，则 Ii1 = 1，k2 = 1 ; 其中，！\、T2是根据具体叶片设定的叶面尘土量级别界限，如果叶面尘土量介于某3mg 和5mg两个数值之间，则定义为该叶片被"中度污染"，则这两个数值的下限与上限就是1\、 T2，若大于T2就为"重度污染"。
6. -种树木叶片表面尘土量的确定系统，其特征在于包括： 叶片反射光谱获取装置，用于获取叶片在各波段的光谱反射率大小； 计算单元，用于从叶片的反射光谱值中获取光谱参数； 确定单元，用于根据光谱参数利用叶面尘土量反演模型确定叶片表面尘土量。
【文档编号】G01N21/25GK104374711SQ201410525056
【公开日】2015年2月25日 申请日期:2014年10月8日 优先权日:2014年10月8日
【发明者】吴春燕, 王雪峰 申请人:中国林业科学研究院资源信息研究所