【摘 要】
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以广东省肇庆市高要区为典型研究区,实地采集53个土壤样品.首先,通过实验室测定土壤重金属砷(As)、铜(Cu)元素的含量和地物光谱仪测定该两种元素的室内土壤光谱反射率；其次,通过对土壤光谱数据进行预处理和数学变换；最后,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤重金属含量的高光谱反演模型.结果 表明,土壤As含量的最佳估测模型是基于反射率倒数对数的一阶微分特征波段与土壤As含量实测数据构建的偏最小
【机 构】
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广州大学地理科学学院,广东广州510006 国家海洋局南海规划与环境研究院,广东广州510300
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以广东省肇庆市高要区为典型研究区,实地采集53个土壤样品.首先,通过实验室测定土壤重金属砷(As)、铜(Cu)元素的含量和地物光谱仪测定该两种元素的室内土壤光谱反射率；其次,通过对土壤光谱数据进行预处理和数学变换；最后,利用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立土壤重金属含量的高光谱反演模型.结果 表明,土壤As含量的最佳估测模型是基于反射率倒数对数的一阶微分特征波段与土壤As含量实测数据构建的偏最小二乘模型,建模R2为0.75,RMSE值为0.9425,验证R2达到了0.79,RMSE值为0.8318,RPD为2.303,符合RPD＞2的要求,模型具备了估算土壤As元素含量的能力.土壤重金属Cu与反射率对数的一阶微分构建的模型拟合效果最好,建模R2为0.80,RMSE值为2.1360,验证R2达到了0.79,RPD为2.304,模型具备了估算土壤Cu元素含量的能力.
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