基于遥感数据和随机森林算法的土壤重金属空间分布模拟——以铬为例

为评估土壤重金属的富集状态及空间分异态势，选取山东省章丘市为研究区，系统采集425处土壤样品，测定土壤中铬(Cr)元素含量，采用描述性统计特征评估重金属在土壤中的富集状态；获取与土壤采样同期的Landsat-8 OLI遥感数据，将土壤重金属的环境要素作为自变量，测定的土壤Cr元素含量为因变量，构建基于随机森林算法的土壤重金属空间模拟模型，完成土壤中的重金属含量预测和空间分布模拟。结果表明，土壤重金属Cr含量均值高出土壤元素背景值37.22%,但低于农用地土壤污染风险筛选值，表明土壤中Cr的富集在可管控范围内；随机森林算法支持的空间模拟模型具有较好的精度和稳定度，精度系数R²和RMSE值分别为0.87和7.19,优于普通克里格法(R²=0.66,RMSE=13.15)对土壤重金属的空间分布模拟。