王姝瑀/刘美玲：基于“时空立方体”的大尺度农作物重金属污染胁迫遥感模型构建【TGRS，2024】

2024-03-15     发布：信息工程学院    点击：287次

农田重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一，具有范围广、毒性大和长期性等特点。水稻是世界上重要的粮食作物之一，受重金属污染的水稻通过食物链进入人体，进而危害人体健康。在大尺度农田生态系统中，水稻的生长通常受到各类环境胁迫（如重金属、病虫害、水分、营养）的影响，这些胁迫诱导的冠层光谱变异在较小的时空尺度上具有相似性，据此建立的遥感模型往往不能有效区分重金属胁迫与其他胁迫。

针对上述科学问题，我校“环境遥感团队”硕士研究生王姝瑀，在导师刘美玲教授指导下，构建水稻重金属胁迫遥感识别模型，从而实现水稻重金属污染胁迫的大面积监测。依据重金属胁迫具有“时空稳定性”这一特征，运用时序稳定检测原理与方法，首先采用遥感时序分析方法剥离水稻年内短期胁迫或噪声，提取年内长期胁迫，然后构建胁迫“时空立方体”，从年内长期胁迫中，识别水稻年际稳定性胁迫（重金属胁迫）。在此基础上开展典型水稻重金属污染区实证研究，验证了模型的有效性。研究取得的主要认识如下：

1） 采用了具有自适应噪声的完全集成经验模式分解算法（CEEMDAN）对水稻胁迫特征参数进行了信号分解，该方法可以有效地剥离随机噪声或年内短期胁迫，获取感兴趣的水稻年内长期胁迫（图1）。

2） “时空立方体”能够反映胁迫连续时空域的分布状况，依据水稻重金属胁迫时空分布特征，发展胁迫时空邻域性的描述规则与方法，进而定义水稻胁迫时空立方体的组成、结构和时空聚集过程（图2和图3）。

3） 建立了面向水稻重金属胁迫时空稳定性特征描述的定量化指标（图4），即年内时空稳定性指标（GSTSintra）和年际时空稳定性指标（GSTSinter），GSTSintra值越低越稳定，表明了水稻重金属胁迫分布的可能性越大。结果表明，胁迫水稻的持续时长主要集中在一年以上（图5），胁迫水稻的GSTSintra值在0-1区间的超过80%（图6）。阐明了构建的时空稳定性指标能够准确度量重金属胁迫对象时空分布的稳定状态。

该研究从不同胁迫特征呈现的时空效应差异为区分水稻重金属胁迫和其他胁迫提供了一种新的研究思路。发展基于时空立方体描述的水稻胁迫复杂时空关联关系构建方法，有利于挖掘水稻不同胁迫的时空域特征，为进一步应用卫星遥感技术进行大面积的农业、土壤、环境等领域污染遥感监测评价提供理论支持。

图1 水稻胁迫特征参数时间序列分解与重构概念图。IMF：内模函数，胁迫特征参数被分解为五种模式和一个残差，主要由三个部分组成：短期胁迫（IMF1-2）、水稻固有生长趋势（IMF3）和长期胁迫（IMF4残差）。

图2 时空立方体及其邻域表达

图3水稻胁迫特征的时空立方体构建过程。（a）ST立方体模型构建；（b）空间域合并；（c）时域合并。

图4受胁迫水稻的时空稳定性评估示意图，（a）年内时空特征；（b）年际时空特征。

图5受胁迫水稻平均时长的空间分布。（a）–（c）2019年至2021年受胁迫水稻的平均持续时间。21代表水稻生长的21个月；（d）2019年水稻胁迫稳定特征分布示意图；（e）2019年水稻胁迫波动性特征分布示意图。

图6受胁迫水稻的时空稳定性分析。（a–c）2019年、2020年和2021年受胁迫水稻的时空稳定性指标的空间分布；（d）受胁迫水稻的时空稳定性指标在各个级别的占比。

该项研究成果发表在遥感国际权威刊物《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2024》。

引用格式： Wang, S., Liu, M*., Li, Y., Wu, L., Zhou, B., Tian, L. (2024) Spatiotemporal Cube Model Based on Stress Features for Identification of Heavy Metal Stress in Rice. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 62, 4401313, [IF =8.125] DOI: 10.1109/TGRS.2023.3348974

全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10379447