基于高光谱的城市水系沉积物重金属含量反演

作     者：王显菊 刘严松 刘琦 吴静 邵青青 Mayada Jamal 马叶情 

作者机构：甘肃工业职业技术学院 地球勘探与信息技术教育部重点实验室(成都理工大学) 四川三合空间科技有限公司 

出 版 物：《成都理工大学学报(自然科学版)》 (Journal of Chengdu University of Technology(Science & Technology Edition))

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41971226) 中国地质调查局地调项目(DD20221697) 四川省自然资源厅基金项目(KJ2016-16) 四川省教育厅基金项目(18ZB0065) 甘肃省教育厅高校教师创新基金项目(2023A-253) 

主　　题：水系沉积物 高光谱反演 重金属元素 特征波段 含量预测 

摘      要：城市水系被称为城市的血管，水系沉积物记录了城市环境变化的重要信息。快速、高效、准确地获取城市水系沉积物重金属元素含量信息对城市环境监测、生态环境修复治理及可持续发展具有重要意义。本文以甘肃天水市籍河沉积物为研究对象，开展基于高光谱的Cu、Zn、Cd含量反演研究。对采集的样品进行高光谱数据采集，将光谱数据进行多种数学变换后筛选与重金属实测含量相关性较强的特征波段作为自变量，构建人工神经网络(ANN)、支持向量机、多元逐步回归(SMLR)三种反演模型，并选取决定系数(R2)、均方根误差进行模型精度评价。研究结果表明：(1)原始光谱数据经光谱变换后能有效突出光谱特征信息，不同光谱变换方式的特征波段筛选效果不同。五种变换中一阶微分、二阶微分(SD)、倒数对数一阶微分筛选效果优于倒数对数和倒数对数二阶微分。(2)三种反演模型的R2均大于0.6，能够有效实现沉积物重金属含量反演。(3)不同元素的最佳反演模型有差异。Cu的最佳反演模型为SD-ANN模型，R2为0.750；Zn的最佳反演模型为SD-SMLR模型，R2为0.962；Cd的最佳反演模型为SD-SMLR模型，R2为0.761。不同元素的最佳反演模型与特征波段选择有关，基于水系沉积物特征波段开展重金属含量反演有利于提高反演精度。研究为快速获取水系沉积物重金属污染信息提供了参考，为环境无损监测及生态环可持续发展提供了技术支撑。