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《中国矿业大学》 2014年
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多金属矿区土壤重金属的高光谱定量估算研究

叶元元  
【摘要】:论文以河北省平泉县境内的碾子沟多金属矿区土壤为研究对象,以高光谱遥感为主要技术手段,探讨了高光谱遥感在土壤重金属砷(As)、铬(Cr)、汞(Hg)、铅(Pb)含量定量反演方面的应用潜力以及光谱预处理对光谱特征提取的影响。分析比较了多元线性回归、偏最小二乘回归和最小二乘-支持向量机方法进行高光谱遥感土壤重金属含量反演的可行性,结果显示最小二乘-支持向量机的反演方法具有一定的优势。论文主要内容和成果如下: (1)利用移动平均、Savitzky-Golay平滑、中值滤波以及高斯滤波方法对土壤原始高光谱数据进行平滑去噪处理,并对平滑效果进行评价,其中以Savitzky-Golay卷积平滑的效果最好。在平滑处理的基础上,运用连续统去除、一阶/二阶微分、标准正态变量变换以及对光谱取对数的方法对土壤光谱数据进行数据变换处理。结果表明:光谱变换方法对光谱特征有一定的增强作用。 (2)分别基于连续统去除、相关性分析和主成分分析方法提取土壤光谱特征,并选取表征性好的光谱特征作为后续估算模型的输入自变量。研究表明,基于连续统去除和相关性分析提取的光谱特征能较好的表征重金属在土壤光谱中的特性,基于主成分分析提取的光谱特征表征性较差。对于元素As、Cr、Hg、Pb,依次选取了10、10、9、4个特征变量(相关系数绝对值分别大于等于0.77、0.60、0.43、0.49)。 (3)应用多元线性回归、偏最小二乘回归和最小二乘-支持向量机方法建立光谱特征与重金属含量之间的关系模型,并通过决定系数对模型的稳定性进行评价以及建模均方根误差和预测均方根误差分别对建模与预测模型的精度进行评价。结果表明:三种方法建立的模型的稳定性和精度都较好,其中以最小二乘-支持向量机方法表现最好,As、Cr、Hg和Pb的模型决定系数分别达到0.93、0.92、0.81和0.57,预测模型的决定系数分别达到0.84、0.68、0.68、0.37。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:X833;X87

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【参考文献】
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