【摘 要】
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为了判别作物中的重金属污染种类，开展了Pb、Cu胁迫下的典型作物（玉米）培育实验，获取了作物叶片的高光谱数据与Pb、Cu污染信息。首先对光谱进行分数阶、整数阶导数变换，而后利用差值比光谱指数构建特征参量以组成Pb、Cu污染种类判别特征（DFLCPT），最终基于DFLCPT数据构建了用于作物Pb、Cu污染种类判别的随机森林分类（RFC）、K-最邻近分类（KNNC）、支持向量机分类（SVC）、高斯过程
【基金项目】
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淮北矿业企业委托项目（2020-117）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助（2022JCCXDC01，2022YJSDC22）； 国家自然科学基金项目（41971401）；
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为了判别作物中的重金属污染种类，开展了Pb、Cu胁迫下的典型作物（玉米）培育实验，获取了作物叶片的高光谱数据与Pb、Cu污染信息。首先对光谱进行分数阶、整数阶导数变换，而后利用差值比光谱指数构建特征参量以组成Pb、Cu污染种类判别特征（DFLCPT），最终基于DFLCPT数据构建了用于作物Pb、Cu污染种类判别的随机森林分类（RFC）、K-最邻近分类（KNNC）、支持向量机分类（SVC）、高斯过程分类（GPC）模型。通过研究发现，在依托多种导数光谱构建的DRSI中，以0.9阶导数光谱为基准的DRSI[2412，1223，636]与样本Pb、Cu污染种类的相关系数绝对值最大，为0.7641；在依托多维度DFLCPT(DFLCPTnD)建立的SVC、RFC、KNNC、GPC玉米Pb、Cu污染种类判别模型中，RFC模型的效果优于SVC、KNNC、GPC模型，其在训练集与验证集中取得的最高正确率均为100%，精度较好，稳定性较强。研究结果表明，依托DFLCPT的模型在Pb、Cu污染种类判别中达到了预期效果，可为大规模的作物重金属污染种类判别提供一定的技术支持。
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