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基于深度学习网络模型的东准噶尔煤田土壤铬污染物高光谱监测( Hyperspectral monitor of soil chromium contaminant based on deep learning network model in the Eastern Junggar coalfield )
Y Wang H Ma J Wang L Liu X Chen
在我国，超过10%的耕地受到重金属污染，重金属污染严重影响农作物生长、食品安全和人体健康。因此，如何有效、快速地检测土壤重金属污染已成为一个至关重要的问题。本研究提供了一种新的数据预处理方法，可以从土壤高光谱数据中提取重要信息，并利用不同的分类算法来检测土壤重金属污染水平。本试验采用新疆准噶尔东部煤田160个土样进行验证，其中非污染土样143个，污染土样17个。由于土壤中铬的浓度是微量的，再加上光谱特性易受土壤中其他类型杂质的影响，因此通过高光谱分析来评价土壤中铬的浓度并不令人满意。为了避免这一现象，本实验的预处理方法包括二阶导数和数据增强(DA)方法的结合。然后利用支持向量机(SVM)、KNN和深度神经网络(DNN)算法建立判别模型。DA-SVM、DA-KNN和DA-DNN模型的准确率分别为95.61%、95.62%和96.25%。实验结果表明，土壤高光谱技术与深度学习技术相结合，可以实现大规模实时监测土壤铬污染水平。本研究可用于污染区的治理和农业保险的应用。
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