リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

廃鉱滓池周辺の米の重金属汚染を特定するためのNIRスペクトルの実現可能性調査：中国南部の貴陽県の事例研究

レン・ホンヤン、荘大芳、ヤン・ジュンシン、ユー・シンファン

中国では、人々を重金属汚染から守ることは重要な公衆衛生上の懸念であり、国家的な環境問題でもある。本研究の目的は、粗粒米中の重金属濃度（HMC）を特定するための近赤外線（NIR）スペクトル技術の実現可能性を探ることである。中国南部の貴陽県にある4つの尾鉱池周辺の農地から28の米サンプルを採取し、2.0 mmのプラスチックメッシュでふるいにかけて、実験室でのスペクトル測定とタンパク質、鉛（Pb）、銅（Cu）の測定を行った。HMCを予測するための部分最小二乗回帰（PLSR）モデルを構築する前に、すべてのスペクトルデータは、対数（Log）、ベースライン補正（BC）、標準正規変量（SNV）、多重散乱補正（MSC）、一次導関数（FD）、連続体除去（CR）などのいくつかの方法で処理された。濃縮係数（EC）の点では、米には高レベル（17.05）でPbが蓄積されていた。タンパク質との関係（P=0.77、r<0.01）は、Cuとの関係（P=0.67、r<0.01）よりも有意です。タンパク質含有量は、MSC-PLSRモデルによって、より高い決定係数（R2=0.51）とより低い二乗平均平方根誤差（RMSE=0.17%）で適切に予測されました。MSC-PLSRモデルは、それぞれPb（R2=0.49、RMSE=2.01 mg/kg）とCu（R2=0.29、RMSE=0.75 mg/kg）用に構築されました。NIRスペクトル技術を使用して、米のPbとCuの含有量を特定することは可能です。ただし、サンプル数が少ないことと粒子サイズの中断という制限があるため、作物中の他の重金属を区別するためのスペクトル技術の適用については、さらに調査を行う必要があります。