本文關(guān)鍵詞：成都平原水稻土重金屬銅和鉛含量的高光譜反演研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文以成都平原水稻土重金屬為研究對(duì)象,利用美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec handheld便攜式光譜儀測(cè)定的室內(nèi)土壤反射光譜和實(shí)驗(yàn)室測(cè)定的銅、鉛含量數(shù)據(jù),在對(duì)原始光譜進(jìn)行平滑處理的基礎(chǔ)上,提取其土壤反射率及進(jìn)行一階微分、倒數(shù)對(duì)數(shù)和連續(xù)統(tǒng)去除光譜變換后的光譜變量,通過(guò)分析銅、鉛含量與土壤光譜變量的相關(guān)性,確定土壤銅、鉛含量的光譜響應(yīng)波段,并采用多元逐步回歸和偏最小二乘回歸法建立水稻土重金屬銅和鉛含量的高光譜反演模型,以期為快速、準(zhǔn)確的獲取土壤重金屬銅和鉛含量提供技術(shù)支撐。全文主要結(jié)果如下：(1)研究區(qū)土壤銅含量為24.74-77.68mg/kg,鉛含量為6.48-159.56mg/kg,其平均值約為背景值的1.63和1.64倍,表現(xiàn)出明顯的積累特征。且土壤銅和鉛含量均與有機(jī)質(zhì)和全鐵含量存在極顯著相關(guān)性,其中銅含量與有機(jī)質(zhì)和全鐵含量的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.457和0.413,鉛含量與有機(jī)質(zhì)和全鐵含量的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.520和0.407。(2)土壤反射率經(jīng)一階微分、倒數(shù)對(duì)數(shù)、連續(xù)統(tǒng)去除變換后,增強(qiáng)了光譜變量與土壤銅、鉛含量的關(guān)聯(lián),有效突出了光譜特征波段。其中,一階微分處理后光譜變量與土壤銅、鉛含量的相關(guān)性最高,相關(guān)系數(shù)分別為0.697和0.680,連續(xù)統(tǒng)去除次之,相關(guān)系數(shù)分別為0.646和0.585。(3)研究區(qū)土壤光譜特征波段主要位于400 nm、605 nm、634 nm、750 nm、810nm、906 nm、1005 nm處。其中,土壤重金屬銅含量的光譜響應(yīng)波段主要集中在605m、757nm、906nm處,鉛含量的光譜響應(yīng)波段主要集中在605 nm、906nm處。(4)利用土壤重金屬銅、鉛含量的實(shí)測(cè)值與對(duì)應(yīng)的反射率光譜及經(jīng)一階微分、倒數(shù)對(duì)數(shù)、連續(xù)統(tǒng)去除處理的光譜變量建立反演模型,結(jié)果表明一階微分光譜變量模型在四種光譜處理中效果最優(yōu),其中,銅含量一階微分光譜變量模型檢驗(yàn)精度為86.9%,鉛含量一階微分光譜變量模型檢驗(yàn)精度為64.0%。(5)應(yīng)用多元逐步回歸和偏最小二乘法建立光譜特征與土壤銅、鉛含量之間的關(guān)系模型,結(jié)果表明研究區(qū)土壤銅、鉛含量的偏最小二乘模型建模精度較優(yōu),其決定系數(shù)分別最高達(dá)0.716和0.760,但總體上土壤銅、鉛含量的偏最小二乘和多元逐步回歸模型的檢驗(yàn)精度相差不大,兩種模型的平均相對(duì)誤差最低為0.2%和8.8%。
【關(guān)鍵詞】：高光譜 銅含量 鉛含量 光譜變量 反演模型
【學(xué)位授予單位】：四川農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：S151.9;S127
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-20
• 1 立題背景11-12
• 2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 2.1 土壤重金屬污染監(jiān)測(cè)方法12-15
• 2.2 土壤重金屬高光譜反演模型方法15-18
• 3 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線18-20
• 3.1 研究?jī)?nèi)容18-19
• 3.2 技術(shù)路線19-20
• 第二章 材料與方法20-28
• 1 研究區(qū)概況20
• 2 土壤樣品采集20-21
• 3 土壤樣品的實(shí)驗(yàn)室分析21-22
• 3.1 化學(xué)分析21
• 3.2 光譜測(cè)量21-22
• 4 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理22-24
• 4.1 光譜平滑23
• 4.2 光譜一階微分處理23
• 4.3 光譜倒數(shù)對(duì)數(shù)處理23-24
• 4.4 光譜連續(xù)統(tǒng)去除處理24
• 5 數(shù)據(jù)分析方法24-28
• 5.1 重金屬污染評(píng)價(jià)方法24-25
• 5.2 多元逐步回歸分析25
• 5.3 偏最小二乘回歸分析25-26
• 5.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)分析26-28
• 第三章 土壤重金屬含量特征及可見(jiàn)-近紅外光譜特性研究28-37
• 1 土壤重金屬銅和鉛含量特征及評(píng)價(jià)28-29
• 2 土壤組分之間的相關(guān)性分析29-31
• 2.1 土壤全銅與有機(jī)質(zhì)、鐵、pH的相關(guān)性分析29-30
• 2.2 土壤全鉛與有機(jī)質(zhì)、鐵、pH的相關(guān)性分析30-31
• 3 土壤光譜特征波段研究31-36
• 3.1 總體土壤樣本反射光譜特征31-32
• 3.2 光譜特征波段提取32-36
• 4 小結(jié)36-37
• 第四章 土壤重金屬銅含量的反演模型研究37-46
• 1 銅含量特征及光譜特征波段相關(guān)分析37-38
• 2 土壤重金屬銅的主要響應(yīng)波段分析38-39
• 3 銅含量的反演模型建立39-42
• 3.1 多元逐步回歸模型建立39-40
• 3.2 偏最小二乘模型建立40-42
• 4 模型分析與對(duì)比42-43
• 5 精度檢驗(yàn)43-44
• 6 小結(jié)44-46
• 第五章 土壤重金屬鉛含量的反演模型研究46-55
• 1 鉛含量特征及光譜特征波段相關(guān)分析46-47
• 2 土壤重金屬鉛的主要響應(yīng)波段分析47-48
• 3 鉛含量的反演模型建立48-51
• 3.1 多元逐步回歸模型建立48-49
• 3.2 偏最小二乘模型建立49-51
• 4 模型分析與對(duì)比51-52
• 5 精度檢驗(yàn)52-53
• 6 小結(jié)53-55
• 第六章 結(jié)論與展望55-57
• 1 結(jié)論55
• 2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 致謝62

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本文編號(hào)：385811