成都平原水稻土重金属铜和铅含量的高光谱反演研究

发布时间：2017-05-22 13:13

  本文关键词：成都平原水稻土重金属铜和铅含量的高光谱反演研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文以成都平原水稻土重金属为研究对象,利用美国ASD公司生产的FieldSpec handheld便携式光谱仪测定的室内土壤反射光谱和实验室测定的铜、铅含量数据,在对原始光谱进行平滑处理的基础上,提取其土壤反射率及进行一阶微分、倒数对数和连续统去除光谱变换后的光谱变量,通过分析铜、铅含量与土壤光谱变量的相关性,确定土壤铜、铅含量的光谱响应波段,并采用多元逐步回归和偏最小二乘回归法建立水稻土重金属铜和铅含量的高光谱反演模型,以期为快速、准确的获取土壤重金属铜和铅含量提供技术支撑。全文主要结果如下：(1)研究区土壤铜含量为24.74-77.68mg/kg,铅含量为6.48-159.56mg/kg,其平均值约为背景值的1.63和1.64倍,表现出明显的积累特征。且土壤铜和铅含量均与有机质和全铁含量存在极显著相关性,其中铜含量与有机质和全铁含量的相关系数达到0.457和0.413,铅含量与有机质和全铁含量的相关系数达到0.520和0.407。(2)土壤反射率经一阶微分、倒数对数、连续统去除变换后,增强了光谱变量与土壤铜、铅含量的关联,有效突出了光谱特征波段。其中,一阶微分处理后光谱变量与土壤铜、铅含量的相关性最高,相关系数分别为0.697和0.680,连续统去除次之,相关系数分别为0.646和0.585。(3)研究区土壤光谱特征波段主要位于400 nm、605 nm、634 nm、750 nm、810nm、906 nm、1005 nm处。其中,土壤重金属铜含量的光谱响应波段主要集中在605m、757nm、906nm处,铅含量的光谱响应波段主要集中在605 nm、906nm处。(4)利用土壤重金属铜、铅含量的实测值与对应的反射率光谱及经一阶微分、倒数对数、连续统去除处理的光谱变量建立反演模型,结果表明一阶微分光谱变量模型在四种光谱处理中效果最优,其中,铜含量一阶微分光谱变量模型检验精度为86.9%,铅含量一阶微分光谱变量模型检验精度为64.0%。(5)应用多元逐步回归和偏最小二乘法建立光谱特征与土壤铜、铅含量之间的关系模型,结果表明研究区土壤铜、铅含量的偏最小二乘模型建模精度较优,其决定系数分别最高达0.716和0.760,但总体上土壤铜、铅含量的偏最小二乘和多元逐步回归模型的检验精度相差不大,两种模型的平均相对误差最低为0.2%和8.8%。
【关键词】：高光谱 铜含量 铅含量 光谱变量 反演模型
【学位授予单位】：四川农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S151.9;S127
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-20
• 1 立题背景11-12
• 2 国内外研究现状12-18
• 2.1 土壤重金属污染监测方法12-15
• 2.2 土壤重金属高光谱反演模型方法15-18
• 3 研究内容和技术路线18-20
• 3.1 研究内容18-19
• 3.2 技术路线19-20
• 第二章 材料与方法20-28
• 1 研究区概况20
• 2 土壤样品采集20-21
• 3 土壤样品的实验室分析21-22
• 3.1 化学分析21
• 3.2 光谱测量21-22
• 4 光谱数据预处理22-24
• 4.1 光谱平滑23
• 4.2 光谱一阶微分处理23
• 4.3 光谱倒数对数处理23-24
• 4.4 光谱连续统去除处理24
• 5 数据分析方法24-28
• 5.1 重金属污染评价方法24-25
• 5.2 多元逐步回归分析25
• 5.3 偏最小二乘回归分析25-26
• 5.4 模型评价指标分析26-28
• 第三章 土壤重金属含量特征及可见-近红外光谱特性研究28-37
• 1 土壤重金属铜和铅含量特征及评价28-29
• 2 土壤组分之间的相关性分析29-31
• 2.1 土壤全铜与有机质、铁、pH的相关性分析29-30
• 2.2 土壤全铅与有机质、铁、pH的相关性分析30-31
• 3 土壤光谱特征波段研究31-36
• 3.1 总体土壤样本反射光谱特征31-32
• 3.2 光谱特征波段提取32-36
• 4 小结36-37
• 第四章 土壤重金属铜含量的反演模型研究37-46
• 1 铜含量特征及光谱特征波段相关分析37-38
• 2 土壤重金属铜的主要响应波段分析38-39
• 3 铜含量的反演模型建立39-42
• 3.1 多元逐步回归模型建立39-40
• 3.2 偏最小二乘模型建立40-42
• 4 模型分析与对比42-43
• 5 精度检验43-44
• 6 小结44-46
• 第五章 土壤重金属铅含量的反演模型研究46-55
• 1 铅含量特征及光谱特征波段相关分析46-47
• 2 土壤重金属铅的主要响应波段分析47-48
• 3 铅含量的反演模型建立48-51
• 3.1 多元逐步回归模型建立48-49
• 3.2 偏最小二乘模型建立49-51
• 4 模型分析与对比51-52
• 5 精度检验52-53
• 6 小结53-55
• 第六章 结论与展望55-57
• 1 结论55
• 2 展望55-57
• 参考文献57-62
• 致谢62

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本文编号：385811