【摘 要】
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植物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,高光谱技术为快速、大面积监测植被重金属含量提供了可能性。本研究以重金属汞（Hg）和湿地植物芦苇为研究对象,采用连续小
【机 构】
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中国林业科学研究院湿地研究所/湿地生态功能与恢复北京市重点实验室 北京 100091河北衡水湖湿地生态系统国家定位观测研究站 衡水 053000;中国林业科学研究院湿地研究所/湿地生态功能与恢复北京市
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植物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,高光谱技术为快速、大面积监测植被重金属含量提供了可能性。本研究以重金属汞（Hg）和湿地植物芦苇为研究对象,采用连续小波变换（CWT）和随机森林（RF）算法相结合的方法建立芦苇叶片总汞含量反演模型,以期寻求一种较为精准的植物汞污染反演模型,未来可通过高光谱技术建立模型来无损、快速估测湿地植物重金属汞污染情况,为湿地生态系统的监测提供方法支持。结果表明:芦苇叶片总汞含量敏感波段主要分布在可见光波段419522 nm、664695 nm和724876nm以及近红外波段1 4501 558 nm和1 9722 500 nm;经CWT变换后,小波系数与叶片总汞含量的相关系数绝对值提高0.040.18,所构建的预测反演模型拟合效果R2提高0.1070.177,模型精度RMSE提高0.0080.013,其中利用经小波变换的去包络线光谱（CR-CWT）数据建立的RF模型对芦苇叶片总汞含量的反演精度和拟合效果最优（R2=0.713,RMSE=0.127）;同时在土壤总汞含量约为20 mg?kg-1时,采用CR-CWT数据构建RF模型的方法来反演芦苇叶片总汞含量更为准确和可靠（R2=0.825,RMSE=0.051）。因此,利用RF算法进行植被重金属含量的反演具有一定的现实可行性,而结合CWT后所构建的反演模型对指导植被重金属含量监测更具参考价值,应用前景广阔。
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