城市居民区土壤重金属含量高光谱反演研究

• 作者: 李琼琼 柳云龙
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 化学
• 关键词: 城市居民区 土壤重金属 高光谱 多元线性逐步回归模型 偏最小二乘回归模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 城市遥感专栏
• 页码范围: 540-546
• 页数: 7页
• 分类号: O657.3|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2019.3.0540

摘要

为探讨运用土壤光谱估算城市居民区土壤重金属含量的可能性,以上海闵行居民区土壤重金属Cu、Pb、Zn元素为研究对象,通过采集土壤样本,分析土壤光谱信息,构建基于高光谱的土壤重金属多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型.结果 表明:通过倒数一阶和对数一阶微分变换能有效增强土壤重金属的光谱特征;土壤Cu、Pb和Zn元素最优波段分别出现在1 042.7 nm、706.84 nm和1 404.8 nm处;从模型稳定性和精确性来看,PLSR模型较优于MLSR模型.土壤Cu、Zn元素验证RMSE值仅为研究区该重金属含量均值的10％左右,拟合精度高.与Cu、Zn元素相比,Pb元素决定系数R2在0.64～0.88,模型稳定性较好.通过对光谱数据的预处理,采用偏最小二乘回归模型可有效提高估算城市居民区土壤重金属含量的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳云龙	上海师范大学城市生态与环境研究中心	31	564	11.0	23.0
5	李琼琼	上海师范大学城市生态与环境研究中心	2	1	1.0	1.0