东北黑土区土壤铬含量高光谱反演研究

壤铬含量高光谱反演研究摘要常见的土壤污染物，在东北黑土区土壤中铬含量较高。光技术被广泛应用于土壤污染研究，并且被证明对于铬的监测也非。本研究通过野外采集土壤和光谱数据，结合机器学习算法，对土区土壤铬含量进行了光谱反演。结果表明，利用多元回归模型准确地反演土壤铬含量。为了验证模型的准确性，我们选择了五的样地进行了验证，结果表明预测精度较高。总之，本研究对于土区土壤铬含量的光谱反演提供了有力的支持，也为后续土壤污型；黑土区球环境问题的重要组成部分，其中土壤中的重金属污突出。铬是土壤中常见的重金属元素之一，对植物、动物和人体有潜在的危害。然而，传统的土壤采样方式需要耗费大量的时间，且成本较高，使得对于大面积土壤污染监测变得异常困难。因演技术被认为是非常有效的土壤污染监测手段，因其具有非速、准确的优点，近年来得到了广泛研究。在铬污染监测方演技术也起到了重要作用。利用地面光谱仪和遥感影像获取，结合机器学习算法对于土壤铬含量进行反演，在土壤污染土区是中国最重要的粮食生产区之一，同时也是中国优质农产品的重要生产基地。然而，这一区域土壤中许多地方存在铬污染现象，外采集土壤和光谱数据，利用机器学习算法结合多元回演。并通过实地验证，证cm用土壤钻头取样，每个采样品土壤样品的铬含量测定采用济南世嘉环保科技(中国)有限公司提供的ICP-OES(精密光谱仪)进行，其方法为按照GB/T17144-1997标trumPRO范围为300-1100nm，采集波元回归之前，需要对采集的土壤和光谱数据进行处理，包zkyGolay了多元回归模型，以土壤铬含量作为响应变量，以SpectrumPRO算法构建多元回归模型预测土壤铬含量。采用Python语言进行模型的开发和数据分析。程中，将数据划分为训练集和测试集，其中训练集占总数据的谱数据进行处理和分析，可以得到土壤在不同波长下表现同波长下的光谱反射率存在差异，而这些差异反映了土壤中铬铬含量的预测，本研究采用多元回归模型进行预测。将采谱数据和铬含量数据进行处理和分析，最终建立了如下的回归模Cr7*B1+1.10308*B15+0.23868*B62+0.19957*BB80+0.17422*B97确性，将模型应用于新的数据集。本研究在论演技术结合机器学习算法在东北黑土区土壤污染监测中具有应用价值。通过采集土壤和光谱数据，我们建立了多元回归模型壤铬含量的预测。在实地验证中，我们发现该模型有着较高的预监测。并将其应用于工业区、农业区、生态保护区等不同区域的染监测中。总之，本研究为土壤污染监测提供了新的思路，并为文献YLPanXDJingMetalAReviewofSpectroscopicTechniquesforHeavyMetalSoilAnalysis[J].JournalofSpectroscopy,2017(7):1-19.ZZetalSpectralmethodsforsoilqualityassessmentJEnvironmentalChemistry,2018(2):87-92.alAMachineLearningbasedModelforPredictingSoilhromiumContentusingReflectanceSpectroscopyCIEEEInternationalConferenceonBigDataandSmartComputing2019.etalPredictionofsoiltotalnitrogencontentusinghyper