【摘 要】
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重金属污染物在土壤中移动差、滞留时间长、难被微生物降解，并可经水、植物等介质最终影响人体健康，因此对土壤重金属污染的定量监测非常有必要并且意义重大。高光谱遥感数据以
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重金属污染物在土壤中移动差、滞留时间长、难被微生物降解，并可经水、植物等介质最终影响人体健康，因此对土壤重金属污染的定量监测非常有必要并且意义重大。高光谱遥感数据以其高光谱分辨率和多而连续的光谱波段为预测土壤重金属污染提供了有力工具。本研究以石家庄污灌区土壤重金属为研究对象，利用在实验室获取的农田土壤可见-近红外反射光谱与土壤重金属含量数据，应用各种统计分析方法，在分析两者相关关系的基础上，建立了重金属含量的多元逐步回归和偏最小二乘回归预测模型，并对模型进行了分析比较。为提高模型的稳定性和预测能力，对原始光谱数据进行了预处理，一阶和二阶微分（F/SD）、基线校正（B）、变量标准规一化（SNV）、多次散射校正（MSC），光谱倒数对数（Log(1/R)）和连续统去除（CR）。研究表明：研究区土壤重金属汞、砷、铅、镉的含量均有不同程度的积累，已形成了轻度污染水平。相关分析结果显示原始光谱、倒数对数光谱变量与镉含量在大部分光谱波段都达到极显著相关水平。多元逐步回归模型中，倒数对数模型的预测精度高于其它光谱变量的精度，取得了较好的预测效果；而原始光谱变量在偏最小二乘回归模型中表现较好，是估算镉含量最好的光谱指标。研究结果表明利用土壤反射光谱可以定量地研究土壤重金属含量，从而为研究区土壤质量的遥感监测提供参考。
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