利用大豆光谱特征判定地下封存CO2泄漏

碳捕捉与储存(carbon capture and storage,CCS)技术可以减少CO2气体排放,从而减缓全球气候变暖。但把CO2液化后进行地质封存具有泄漏的风险,如何大面积、快速、高效地监测CO2泄漏点是一个技术难题。该文通过野外模拟试验,以大豆为试验对象,研究了地下储存的CO2轻微泄漏对地表植被及其遥感特征的影响。大豆在2008年6月4日播种,自7月4日开始CO2气体以1L/min的速度持续注入土壤中,每天测量土壤中CO2体积分数(土壤中CO2气体占土壤中总气体体积含量的百分比)、每周测量1次大豆叶片的SPAD值、光谱数据。试验结果表明,当土壤中CO2体积分数小于15%时,对照(CK)与CO2泄漏胁迫大豆SPAD值无显著性差异(P>0.1),当土壤中CO2体积分数大于等于15%时,CK与CO2泄漏胁迫大豆SPAD值具有极显著性差异(P<0.001),随着胁迫进行大豆会早熟、落叶,甚至枯死。利用连续统去除法对大豆的光谱数据进行处理,发现随着土壤中CO2体积分数的增大,在绿光区的光谱反射率逐渐增大,而其他波段则无明显变化规律。根据CO2泄漏胁迫下大豆的光谱变化特征,设计采用面积植被指数Area(510～590nm)(510～590nm光谱曲线所包围的面积)识别遭受CO2泄漏胁迫的大豆。结果表明,当土壤中CO2体积分数大于等于15%时,Area(510～590nm)指数可以较好地识别出遭受胁迫的大豆,且具有较高的可区分性及稳定性,但当土壤中CO2体积分数小于15%时,该指数在整个生育期内无法准确识别出遭受胁迫的大豆。该研究结果对未来地表生态评估、高光谱遥感监测CO2泄漏点具有重要意义与应用价值。