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铜胁迫下玉米叶片光谱MRSVD特征与污染预测模型 被引量：2
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作者 高鹏 杨可明 +3 位作者 荣坤鹏 张超 程凤 李燕 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期928-934,共7页
基于不同铜离子(Cu^2+)胁迫梯度下玉米盆栽实验,依据所测玉米叶片光谱数据和叶片中Cu^2+含量,通过多分辨奇异值分解(MRSVD)提取光谱弱信息,建立玉米叶片Cu^2+污染定性分析及含量预测模型.利用MRSVD对350~1 300 nm波段内玉米叶片光谱进... 基于不同铜离子(Cu^2+)胁迫梯度下玉米盆栽实验,依据所测玉米叶片光谱数据和叶片中Cu^2+含量,通过多分辨奇异值分解(MRSVD)提取光谱弱信息,建立玉米叶片Cu^2+污染定性分析及含量预测模型.利用MRSVD对350~1 300 nm波段内玉米叶片光谱进行多层分解,依据模极大值理论和定义的敏感因子确定反映Cu^2+污染信息的最佳分量,在此基础上构建奇异系数(SC)、奇异指数(SI)、奇异面积(SA)和奇异谱熵(SSE)等奇异特征参数分析光谱奇异性,并采用逐步回归分析法建立奇异特征参数与玉米叶片Cu^2+含量之间的定量关系模型.结果表明:第9层MRSVD细节分量能较好地提取Cu^2+污染信息,奇异性主要集中在480~850 nm波段内,奇异特征参数与玉米叶片Cu^2+含量有较好的相关性,其中SI和SSE与玉米叶片Cu^2+含量存在较强的定量关系,其决定系数(R^2)为0.842 5,均方根误差为0.826 0,模型精度优于常规方法.奇异特征参数能够较好地诊断并定量分析玉米叶片铜污染水平,可为作物重金属污染监测提供参考. 展开更多
关键词 铜污染 盆栽玉米 光谱分析 多分辨奇异值分解 奇异特征参数
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