城市居民区土壤重金属含量高光谱反演研究

论文摘要

为探讨运用土壤光谱估算城市居民区土壤重金属含量的可能性,以上海闵行居民区土壤重金属Cu、Pb、Zn元素为研究对象,通过采集土壤样本,分析土壤光谱信息,构建基于高光谱的土壤重金属多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明:通过倒数一阶和对数一阶微分变换能有效增强土壤重金属的光谱特征;土壤Cu、Pb和Zn元素最优波段分别出现在1 042.7 nm、706.84 nm和1404.8 nm处;从模型稳定性和精确性来看,PLSR模型较优于MLSR模型。土壤Cu、Zn元素验证RMSE值仅为研究区该重金属含量均值的10%左右,拟合精度高。与Cu、Zn元素相比,Pb元素决定系数R~2在0.64～0.88,模型稳定性较好。通过对光谱数据的预处理,采用偏最小二乘回归模型可有效提高估算城市居民区土壤重金属含量的精度。

论文目录

• 1 引 言
• 2 数据和方法
•   2.1 样品采集、处理与重金属分析
•   2.2 土壤光谱测定
•   2.3 光谱数据预处理
• 3 结果与讨论
•   3.1 土壤反射光谱曲线特征
•   3.2 土壤重金属含量统计分析
•   3.3 土壤重金属含量与光谱相关性分析
•   3.4 土壤重金属MLSR和PSLR模型分析
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李琼琼,柳云龙

关键词: 城市居民区,土壤重金属,高光谱,多元线性逐步回归模型,偏最小二乘回归模型

来源: 遥感技术与应用 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 上海师范大学城市生态与环境研究中心,上海师范大学地理系

基金: 国家自然科学基金项目“城市植物滞尘效应高光谱遥感探测方法与模型研究”(41571047),上海市教委重点学科建设项目(J50402)资助

分类号: X53;X87

页码: 540-546

总页数: 7

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