基于可见-近红外光谱与化学属性的土壤来源地判别

发布时间：2024-04-16 05:50

　　土壤是一种重要的法庭痕迹科学证据,可提供有价值的信息,在案件侦破和法庭审理中发挥关键作用。对于一个未知的土样,怎样确定其来源地,是一个值得研究的问题。分别从跨省和省内两种尺度,基于黑龙江、安徽和江苏三个省市的土壤可见-近红外波段光谱以及土壤化学数据,采用随机森林模型对土壤样本的来源地进行判别,比较了不同土壤测定数据集及其组合方案的判别效果,并分析了土壤化学属性和光谱数据在来源地判别中的相对重要性,以判别正确的样点占总样点数作为验证精度进行评价。结果发现:跨省尺度下,光谱主成分和化学数据结合建模判别验证精度最佳,为0.92;土壤光谱测量所需样品量少,当土壤物证材料量少,化学数据难以获取时,光谱主成分和吸收峰结合建模验证精度最高,为0.82。省内尺度下,依旧是光谱主成分和化学数据结合建模精度最佳,为0.83;在化学数据难以获取时,仅利用光谱主成分与吸收峰也取得了相当的精度(0.82),可见在省内尺度,可以利用光谱来替代化学数据进行建模判别。计算两种尺度下判别因子的重要性发现,跨省尺度下,影响模型判别的化学数据主要是土壤中的全钾、全磷,光谱数据主要是光谱第一主成分以及350～600 nm与1...

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【部分图文】：

图3化学判别因子基尼值平均降低量（MDG）统计Fig.3DiscriminantMDGstatisticsofchemicalfactors

http：//pedologica.issas.ac.cn1066土壤学报56卷表5判别结果显示，利用土壤化学数据对土壤样品来源地判别整体精度可达0.87，Kappa系数为0.81，其中黑龙江的验证结果最好，为0.93。在影响判别结果的因子中，全钾和全磷的重要性最大（图3），计算....

图4三省化学数据正态分布图Fig.4Normaldistributionofsoilchemicalpropertydatainthreeprovinceshttp：//pedologica.issas.ac.cn

http：//pedologica.issas.ac.cn1066土壤学报56卷表5判别结果显示，利用土壤化学数据对土壤样品来源地判别整体精度可达0.87，Kappa系数为0.81，其中黑龙江的验证结果最好，为0.93。在影响判别结果的因子中，全钾和全磷的重要性最大（图3），计算....

图5三县化学数据正态分布图Fig.5Normaldistributionofsoilchemicalpropertydataofthreecounties

http：//pedologica.issas.ac.cn5期张欣跃等：基于可见-近红外光谱与化学属性的土壤来源地判别1069由表8的混淆矩阵可以看出，在省域内建模，化学数据建模结果并未优于光谱数据，而且利用化学与主成分和利用主成分与吸收峰建模的判别精度只有0.1之差，说明在安徽....

本文编号：3956546