【摘 要】
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运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归(SLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型(SD-MLR)的稳定性和精度最高(R2=0.842,RMSE=4.474),能够良好地预测研究区土壤镍元
【机 构】
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北京市地质研究所,北京市地质工程设计研究院
【基金项目】
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北京市总工会2018年助推创新项目“土壤重金属污染空间分异性高光谱遥感监测示范研究”资助。
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运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归(SLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型(SD-MLR)的稳定性和精度最高(R2=0.842,RMSE=4.474),能够良好地预测研究区土壤镍元
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