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一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法 被引量：6
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作者 尹芳 封凯 +6 位作者 吴朦朦 拜得珍 王蕊 周园园 尹春涛 尹翠景 刘磊 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1321-1328,共8页
土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜(Cu)含量进... 土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜(Cu)含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法(Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR),对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数(R^(2))为0.89,预测偏差比(RPD)为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R2为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率(10、20和60 m)、高时间分辨率和幅宽大(290 km)等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。 展开更多
关键词 土壤重金属 多光谱遥感 分段偏最小二乘 定量反演
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