基于无人机多光谱遥感的封存二氧化碳泄漏对玉米和大豆的影响评估
文献类型：学位论文
| 作者 | 黄滢 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 尹云鹤 ; 张雪艳 |
| 关键词 | 无人机多光谱遥感 碳捕集与封存 作物品质 土壤CO2 胁迫响应 植被指数 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 为实现《巴黎协议》提出的2 ℃控温目标，碳捕集与封存（Carbon capture andstorage，CCS）技术作为应对全球气候变化的关键手段，因能推动全球实现净零排放目标而受到广泛关注。但二氧化碳（carbon dioxide，CO2）在地质封存过程中存在泄漏风险，可能对土壤环境和农业生产带来潜在威胁。目前，已有研究探讨了CO2 泄漏对作物生理形态和产量的影响，但关于作物品质变化及其胁迫应答机制、作物空间响应特征的研究较为有限。为此，本研究聚焦封存CO2 泄漏对农作物的影响，综合盆栽试验与大田遥感监测，探究封存 CO₂泄漏对玉米、大豆的影响机制及空间响应规律。盆栽试验构建不同CO2 泄漏强度处理，量化分析玉米品质和代谢路径的变化。大田试验设置3 米、6 米、12 米深的土壤CO2 泄漏模拟装置，在地面测量玉米和大豆生理和形态对不同泄漏深度的响应。结合无人机多光谱遥感监测作物不同生育期植被指数，运用机器学习算法挖掘作物空间响应特征并构建作物叶绿素的量化关系模型。主要结论如下： （1）CO2 泄漏导致玉米单产下降，但对玉米品质有促进作用。构建盆栽平台开展不同CO2 泄漏强度对玉米品质的影响试验，量化分析不同CO2 泄漏强度对玉米品质和代谢路径的影响。CO2 泄漏的影响在时间上有一定的延迟，初期泄漏抑制玉米生长，株高与叶绿素相对值（Soil Plant Analysis Development，SPAD）在泄漏第15 天显著下降，随后通过抗氧化系统调节和代谢物积累实现适应性恢复。不同泄漏强度下，玉米通过差异化机制应对氧化胁迫。如G500 (500 g·m-2·d-1) 泄漏处理提升吐丝期根系过氧化氢酶（Catalase，CAT）活性，CAT 上升31.93%；G1000 处理 (1000 g·m-2·d-1) 处理增加抽穗期根系脱落酸（Abscisic Acid，ABA）含量，ABA 上升63.64%。CO2 泄漏未显著影响总体产量，但改变生物量分配，使地上生物量下降、地下部分增加，单株产量略减。G500 处理显著增加可溶性糖25.54%；G1000 处理全氮含量显著提升17.76%，在特定浓度下可改善籽粒品质。表明ABA 在“源—库”物质转运中起关键调节作用。 （2）揭示大田玉米和大豆对土壤CO2 不同泄漏深度呈现差异化扩散特征与作物响应规律。通过新建的大田土壤CO2 泄漏模拟评估装置，将CO2 释放深度从常规浅表1 - 1.5 米加深至3 米、6 米和12 米，探索了不同深度的土壤CO2 泄漏对玉米和大豆的影响，在地面测量玉米和大豆生理和形态对不同泄漏深度的响应。发现3 米、6 米泄漏区地表土壤CO2 浓度变化显著，最高浓度超70%；12 米泄漏区影响较小，未超10%。玉米对CO2 泄漏响应早于大豆，玉米形态与产量呈“微笑曲线”变化。形态方面，高浓度区玉米株高与SPAD 显著下降，低浓度区则出现延缓叶片变黄的正反馈。产量品质方面，10 - 30%浓度下，玉米百粒重和产量提高；高于50%时，分别下降17.21%和44.22%。低浓度下可溶性糖和全氮增加。大豆适应性强，低浓度（<10%）时百粒重和产量下降显著（43.47%、79.39%），可能因授粉条件差、生育期延迟。10%浓度时大豆淀粉含量增加，10 - 40%区间逐渐减少；可溶性糖与脂肪含量随CO2 浓度升高显著增加，体现物种适应性差异。 （3）验证了通过无人机多光谱遥感监测CO2 泄漏作物植被指数响应的可行性，并提出作物响应“微笑曲线”特征模式。采用无人机多光谱遥感监测作物不同生育期植被指数，运用机器学习算法挖掘作物空间响应特征，构建遥感数据和作物叶绿素的量化关系模型。皮尔森相关分析显示，转换型植被指数（TransformedVegetation Index，TVI）（B5）与SPAD 相关性最高，B5 波段（808 nm）对叶绿素变化敏感，适用于遥感估算。基于随机森林（Random Forest，RF）、极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGBoost）与卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）的机器学习模型模拟受胁迫区域，CNN 识别精度最高（R2 = 0.76），但运算较慢，RF 与XGBoost 平衡了精度与效率。结合色调饱和度明度（Hue、Saturation & Value，HSV）阈值分割法，可有效识别CO2 胁迫范围并划分等级，验证了遥感监测与土壤CO2 浓度空间分布的一致性，表明无人机遥感可用于估测CO2 泄漏风险。 本研究为CO2 泄漏对作物的影响评估提供了新的技术方法，丰富碳捕获与封存（CCS）泄漏对作物品质影响机制的解释，拓展无人机多光谱遥感在CCS 环境风险评估领域的应用，对未来CCS 项目的环境监测与风险评估具有重要的实践意义。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 137 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215748]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄滢. 基于无人机多光谱遥感的封存二氧化碳泄漏对玉米和大豆的影响评估[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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