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基于随机森林模型的三江源区土壤重金属高光谱反演( Hyperspectral inversion of soil heavy metals in Three-River Source Region based on random forest model )
W Zhou H Yang L Xie H Li T Yue
高光谱遥感技术在监测和评价土壤重金属污染方面具有相当的研究价值。本研究以三江源地区为研究区域。通过对土壤样品的测定分析和土壤反射光谱的采集，研究了土壤中锰、铜、锌、铅、铬、镍等6种重金属与土壤有机质、粘土矿物和铁锰氧化物的赋存关系。采用一阶导数、二阶导数、逆对数、连续谱去除和多次散射校正等方法进行光谱变换。分析土壤重金属含量与土壤光谱之间的相关性，选取特征带，利用偏最小二乘(PLS)方法、支持向量机(SVM)方法和随机森林(RF)模型建立基于特征带的反演模型。在此基础上，探索了光谱变换和反演模式的最佳组合。结果表明，青海省铅含量是本底的2倍。组合光谱处理方法可以提高光谱与重金属的相关性。6种重金属特征条带的位置和数量不同。RF模型对6种重金属的预测精度均显著优于SVM和PLS模型（Pb：RRF=0.83,RSVM=0.62,RPLS=0.18),而非污染区土壤性质模型的有效性是可靠的（黏土：RRF=0.93,RSVM=0.87,RPLS=0.74)。该研究可为更大规模的土壤重金属含量监测和重金属污染评价提供技术支持。
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