基于DS算法下耕种区重金属Cd污染的反演研究

摘要

传统的重金属元素测定需要耗费大量的人力物力而且效率低下，因此需要采用更便捷与快速的手段获取土壤的重金属含量值。目前在遥感中，可以利用光谱的特征波段反演出重金属含量值，能够做到以点带面，并且实现大面积的重金属反演，这是传统土壤重金属含量测定手段无法实现的。以保定市安新县某耕作区为研究区，采取了97组样本点。利用DS算法对野外原位光谱进行校正，再经过微分、包络线去除、倒数的对数等预处理，让野外原位光谱直接参与重金属反演模型的构建。结果表明：在研究区内，基于DS算法下的提纯光谱与重金属Cd含量之间有较好的相关性。DS算法能够在一定程度上减少外界环境对野外原位光谱的影响，提高光谱的信号质量。在四种光谱预处理中，一阶微分参与建模的反演精度最高(R~2可达到0.704 4,RMSE为0.098 19),为该研究区内重金属Cd元素的最佳反演模型。该模型方法能够有效估测该研究区内的重金属Cd含量，实现了野外原位光谱直接参与模型构建并且有效反演重金属Cd含量值。

关键词

土壤重金属 / DS算法 / 高光谱 / 遥感反演