基于多元统计分析的土壤铬含量高光谱估测模型

快速测定土壤重金属的含量,对防治土壤环境污染具有重要意义。本文以山东省烟台市的70个棕壤样本为研究对象,对室外光谱数据进行多种数学变换,根据极大相关性原则从光谱的一阶微分、对数倒数的一阶微分和倒数的一阶微分三种变换中选取5个波段作为反演因子,即:R_(1910.5)(一阶微分)、R_(674.1)(对数倒数的一阶微分)、R_(1609.4)、R_(1231.3)、R_(1127.3)(倒数的一阶微分),然后利用多元统计分析方法和BP神经网络方法分别建立土壤金属铬含量高光谱估测模型。实验结果表明,当利用多元统计分析方法建立估测模型时,14个检验样本的平均相对误差为4.906%,模型的决定系数R~2=0.971,其效果优于BP神经网络模型。研究表明,利用多元统计分析法建立土壤金属铬含量高光谱估测模型是有效的。