【摘 要】
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近年来采用可见光近红外光谱反演矿区土壤重金属受到重视,但土壤中重金属含量微小,光谱特性非常脆弱,对反演模型提出了较高要求。针对复垦矿区的土壤重金属反演研究,引入超限
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,环境保护部南京环境科学研究所
【基金项目】
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国家科技基础性工作专项(2014FY110800);国家自然科学基金(41471356)
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近年来采用可见光近红外光谱反演矿区土壤重金属受到重视,但土壤中重金属含量微小,光谱特性非常脆弱,对反演模型提出了较高要求。针对复垦矿区的土壤重金属反演研究,引入超限学习机（extreme learning machine,ELM）方法进行反演建模,与传统的偏最小二乘（partial least squares regression,PLS）方法和支持向量机（support vector machine,SVM）方法进行分析比较。通过对光谱数据进行预处理和相关性分析后,对30个土壤样本数据运用3种模型进行反
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