基于高光谱的土壤重金属有效铜含量估算研究

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近年来,随着人类采矿活动的影响,土壤重金属污染日益严重,铜是土壤重金属污染之一。有效铜含量与土壤重金属污染关系密切。高光谱遥感技术可以在不破坏土壤样本的情况下,实现高效、大范围的土壤重金属有效铜含量估算。本研究共采集大冶市61个表层土壤样品,运用分数阶微积分(FOD)对反射率光谱数据进行处理,相关性分析后构建五种估算模型,并采用特征波长选择法优化估算模型。主要研究结论如下:(1)对比了基于分数阶微积分和一阶导数的模型预测能力,结果表明0.7阶模型表现最好。分数阶微积分算法能够捕捉到渐变倾斜的变化,消除基线漂移,增强弱光谱特征,克服了传统一阶导数对于细微变化的不敏感性,可以提高土壤重金属有效铜含量和光谱反射率的相关性。(2)基于间隔随机蛙跳(i RF)、迭代和保留信息变量法(IRIV)和变量组合集群分析法(VCPA)三种特征波长选择法优化模型,对比分析了全光谱、i RF、IRIV和VCPA提取不同特征波长后的模型性能。研究表明,VCPA算法可以消除光谱间的共线性,缩短模型运行时间,有效提高模型的预测精度。(3)对比五种回归建模方法:RFR,Light GBM,Adaboost,Catboost,DFR,研究表明,DFR模型的预测能力优于其他四种传统模型,在小样本数据中表现优秀,验证集的R~2为0.891,RMSE为0.443,MAE为0.355。
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