基于ICA和模糊推理技术构建东北典型区黑土污染高光谱遥感反演模型

土壤污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一，已经对全球环境质量、人类生存和粮食安全构成威胁，是普遍关注的重要课题。利用土壤-植被系统敏感因子的高光谱识别能力建立定量反演模型，进行土壤污染的大范围快速监测，是该领域研究的热点与发展方向，但国内相关研究开展较少。.本研究选择东北平原重要农业区若干典型黑土样区，利用高光谱卫星遥感数据和大量地面实验测量数据，基于独立分量分析算法（ICA）和模糊推理技术构建高光谱遥感反演模型，分析污染黑土土壤-植被系统结构、理化性质和生物参数及其与高光谱遥感数据的响应关系，提炼污染黑土土壤-植被系统的高光谱遥感识别特征参数，获取区域黑土污染及空间格局等征兆性、敏感性信息，探索大范围内微小变化量遥感弱信息分离与提取的理论、技术方法和模型系统，实现对黑土污染的动态监测，为区域农业土壤环境管理与保护、灾害防治、食物安全保障等提供科学依据。