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基于不同光谱变换与建模方法的矿区复垦土壤重金属含量高光谱反演

DOI：10.1016/j.saa.2018.12.032 期刊：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 传统的土壤重金属污染调查方法耗时且昂贵。我们探索了反射光谱法作为评估重金属的替代方案。对原始光谱数据采用四种光谱变换方法：一阶微分（FDR）、二阶微分（SDR）、连续统去除（CR）和连续小波变换（CWT）。光谱预处理有效消除了噪声和基线漂移，同时突出了光谱特征波段的位置。利用偏最小二乘回归（PLSR）和径向基函数神经网络（RBF）研究了四种重金属（Cr、As、Ni、Cd）的高光谱反演。在相关系数最高的波段建立了四种重金属的反演模型，并通过决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和剩余预测偏差（RPD）指标评估反演效果。与原始波段相比，平滑和光谱变换后相关系数的R值显著提高。连续小波变换（CWT）结合径向基函数神经网络（RBF）的方法对四种重金属的反演效果最佳。与偏最小二乘回归（PLSR）相比，RMSE值降低了约2。CWT-RBF方法可作为矿区复垦地重金属反演的手段。
作者： Shiwen Zhang，Qiang Shen，Chaojia Nie，Yuanfang Huang，Jianhua Wang，Qingqing Hu，Xuejiao Ding，Yan Zhou，Yuanpeng Chen
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究某种特定草药对特定疾病的治疗效果。

研究成果

通过将连续小波变换（CWT）与径向基函数（RBF）神经网络相结合，我们探索了反演模型中四种重金属（铬、砷、镍和镉）的浓度。通过应用并比较不同方法对反演模型进行研究，评估了模型的精度。结果表明，采用CWT-RBF方法的重金属高光谱反演模型能有效提升重金属的预测能力。

研究不足

土壤样品的光谱特性受到土壤质地、pH值、盐分、有机质、氧化铁以及重金属存在等因素的综合影响，同时与土壤母质和成土条件等自然环境因素相关。复垦矿区土壤独特的环境背景及其重金属浓度的光谱特性复杂且呈现区域特征。

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