基于XRF和Vis-NIR光谱数据融合的土壤镉含量定量分析法

• 作者: 李福生 江晓宇 王清亚 谢涛锋 邬书良 黄温钢
• 来源期刊: 分析测试学报
• 学科: 化学
• 关键词: X荧光光谱 可见近红外光谱 最小二乘支持向量机 镉含量 外积融合 土壤
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 1327-1333
• 页数: 7页
• 分类号: O657.3|P575.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4957.2020.11.003

摘要

根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型.结果 表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型.其中外积融合模型性能最佳,其决定系数(R2)为0.85,校正均方根误差(RMSEC)为0.09,预测均方根误差(RMSEP)为0.06,相对分析误差(RPD)为2.41,满足实际土壤中Cd的检测需求.该方法准确可靠,可为我国土壤重金属分类分级方法研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王清亚		8	7	1.0	2.0
2	黄温钢		16	25	3.0	4.0
3	邬书良		7	1	1.0	1.0
4	谢涛锋		2	1	1.0	1.0
5	李福生		3	1	1.0	1.0
6	江晓宇		1	0	0.0	0.0