【摘 要】
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土壤重金属铬含量的高光谱估测技术较传统测量方法具有无污染、方便快捷进行动态监测的优势.对新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤98个样品的原始光谱反射率R分别进行倒数1/R、对数lg(R)、倒数对数lg(1/R)以及微分变换.不同处理结果与实测土壤重金属铬含量进行相关分析从而筛选出具有极显著相关的特征波段(P<0.001).以不同变换处理下的特征波段反射率作为自变量,土壤铬含量为因变量,采用多元线性逐步回归、偏最小二乘回归、BP神经网络和随机森林回归方法构建土壤重金属铬含量的高光谱估测模型,并对最优估测结果
【机 构】
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新疆师范大学地理科学与旅游学院,新疆 乌鲁木齐 830054;新疆维吾尔自治区重点实验室(新疆干旱区湖泊环境与资源实验室),新疆 乌鲁木齐 830054;新疆师范大学地理科学与旅游学院,新疆 乌鲁木齐
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土壤重金属铬含量的高光谱估测技术较传统测量方法具有无污染、方便快捷进行动态监测的优势.对新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤98个样品的原始光谱反射率R分别进行倒数1/R、对数lg(R)、倒数对数lg(1/R)以及微分变换.不同处理结果与实测土壤重金属铬含量进行相关分析从而筛选出具有极显著相关的特征波段(P<0.001).以不同变换处理下的特征波段反射率作为自变量,土壤铬含量为因变量,采用多元线性逐步回归、偏最小二乘回归、BP神经网络和随机森林回归方法构建土壤重金属铬含量的高光谱估测模型,并对最优估测结果进行克里格空间插值.结果表明,(1)原始光谱反射率的微分变换处理可有效提升光谱与土壤重金属铬含量之间的敏感性,其中经微分变换后的土壤光谱反射率与铬含量的相关系数由0.487显著提高到0.669(P<0.001).(2)综合比较各模型的训练集和验证集估测结果,经倒数对数一阶微分[lg(1/R)]′处理后的BP神经网络模型具有较高的估测精度和很强的稳定性,可作为研究区土壤重金属铬含量的最优估测模型,其决定系数(Rd2)在0.8以上,均方根误差(RMSE)小于6.5,相对分析误差(RPD)大于2.(3)研究区土壤重金属铬含量具有中等空间变异性,低含量区域主要分布在新和县和沙雅县的外缘地带,而位于库车市东北部区域的耕层土壤铬含量达到最高水平.受人类活动影响该绿洲的土壤污染问题日趋严重,耕层土壤重金属铬含量呈现出较高含量的空间分布.
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