基于统计分析与高光谱结合的土壤重金属监测研究——以铜为例

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为了精确高效地监测土壤重金属含量,解决传统土壤地球化学测试成本高、效率低的问题,以潍坊北部平原土壤中铜元素为例,将52个土壤样品高光谱数据进行一阶导数变换后与实测铜元素含量值进行相关分析,获取对土壤中铜元素敏感的特征波段,并将其作为自变量,实测铜元素含量值为因变量,分别建立多元逐步回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS)估算模型。对土壤重金属含量统计描述特征分析发现,区域内存在轻度的铜积累,范围大,覆盖面广,主因是受到人为扰动;根据相关系数的大小顺序依次提取到12个特征波段,其中心波长分别在385、667、729、731、791、802、822、834、840、841、870、873 nm处;利用一阶导数光谱变换信息建立的MLR模型和PLS模型的R2分别达到为0.538和0.858,相对分析误差(RPD)分别为0.4和1.6,对比来看PLS模型的预测精度最高,可以较好地对土壤中铜元素含量进行监测。
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