| 优化光谱指数结合PLSR的多金属矿区土壤As含量高光谱反演 |
| |
| 作者姓名： | 周瑶 成永生 王丹平 张泽文 曾德兴 李向阳 毛春旺 |
| |
| 作者单位： | 1. 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室;2. 有色资源与地质灾害探查湖南省重点实验室;3. 中南大学地球科学与信息物理学院 |
| |
| 基金项目： | 湖南省重点研发计划资助项目(2023SK2006,2022SK2072)；;湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ50057)；;长沙市自然科学基金资助项目(kq2202090)； |
| |
| 摘 要： | 砷(As)是我国多金属矿区的主要污染物之一，对环境、农业和人类健康构成严重威胁。近地高光谱技术具有快速、动态、无损、光谱分辨率高等优势，对于多金属矿区土壤As污染监测与综合治理具有巨大应用潜力。然而，由于受污染区域、土壤背景以及高光谱质量、光谱输入量等因素影响，高光谱反演模型的适用性和精度差异较大。本研究针对湘南某多金属矿区，基于Pearson相关性分析并结合变量投影重要性(VIP)准则，提取18种变换光谱形式下的单变量特征波段及4种光谱指数算法下的优化光谱指数作为光谱输入量，建立偏最小二乘回归(PLSR)模型，实现了矿区土壤As含量反演。结果表明：倒数(RT)、对数(L)、平方根(Sqrt)、标准正态变量变换二阶导(SNV＿SD)等变换后的光谱数据与As含量具有较高的相关性；优化光谱指数能从二维光谱空间揭示As的光谱响应，相较于单变量特征波段，以优化光谱指数为自变量构建的模型性能更优；比值指数(RI)模型的Rc2、RMSEc、Rp2、RMSEp、RPD分...
|
| 关 键 词： | 土壤重金属 砷 高光谱遥感 光谱变换 优化光谱指数 偏最小二乘回归 |
|
