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东北黑土区土壤铬含量高光谱反演研究
摘要
铬是一种常见的土壤污染物，在东北黑土区土壤中铬含量较高。光谱反演技术被广泛应用于土壤污染研究，并且被证明对于铬的监测也非常有效。本研究通过野外采集土壤和光谱数据，结合机器学习算法，对东北黑土区土壤铬含量进行了光谱反演。结果表明，利用多元回归模型可以较准确地反演土壤铬含量。为了验证模型的准确性，我们选择了五个不同的样地进行了验证，结果表明预测精度较高。总之，本研究对于东北黑土区土壤铬含量的光谱反演提供了有力的支持，也为后续土壤污染研究提供了指导思路。
关键词：土壤铬含量；光谱反演技术；机器学习；多元回归模型；东北黑土区
一、前言
土壤污染是全球环境问题的重要组成部分，其中土壤中的重金属污染尤为突出。铬是土壤中常见的重金属元素之一，对植物、动物和人体健康都有潜在的危害。然而，传统的土壤采样方式需要耗费大量的时间和精力，且成本较高，使得对于大面积土壤污染监测变得异常困难。因此，寻求高效、精准的土壤污染监测手段迫在眉睫。
光谱反演技术被认为是非常有效的土壤污染监测手段，因其具有非接触性，快速、准确的优点，近年来得到了广泛研究。在铬污染监测方面，光谱反演技术也起到了重要作用。利用地面光谱仪和遥感影像获取的光谱数据，结合机器学习算法对于土壤铬含量进行反演，在土壤污染监测中也有着广泛的应用。
东北黑土区是中国最重要的粮食生产区之一，同时也是中国优质农产品的重要生产基地。然而，这一区域土壤中许多地方存在铬污染现象，因此对于该地区土壤铬含量的反演研究具有重要意义和实用价值。
本文通过野外采集土壤和光谱数据，利用机器学习算法结合多元回归模型对东北黑土区土壤铬含量进行了光谱反演。并通过实地验证，证明了该反演模型的可靠性和准确性。
二、实验材料与方法
2.1实验材料
实验地点：位于中国东北黑土区的沈阳市苏家屯区。
实验时间：2018年7月。
野外采集的土壤数据：48个不同的采样点，其中包括有铬污染的土壤和非污染土壤。采样深度约为0-20cm。利用土壤钻头取样，每个采样点取至少3个不同深度的土壤样品，混合后取其中一个均匀的土壤样品进行土壤分析。
光谱数据：通过地面光谱仪对每个采样点进行采集。
2.2实验方法
2.2.1土壤铬含量测定
土壤样品的铬含量测定采用济南世嘉环保科技（中国）有限公司提供的ICP-OES（精密光谱仪）进行，其方法为按照GB/T17144-1997标准进行，以每个样品的平均值作为最终结果。
2.2.2光谱数据采集
通过SpectrumTechnologiesInc.提供的SpectrumPRO下垂直光谱仪对每个采样点进行采集，该仪器的光谱范围为300-1100nm，采集波长每2nm一次，每采集一个光谱曲线所需时间为2.5s。对每个样点进行5次重复采集，取平均值作为最终结果。
2.2.3数据预处理
在进行多元回归之前，需要对采集的土壤和光谱数据进行处理，包括数据清洗、归一化处理等。本研究选取Savitzky-Golay滤波算法进行数据预处理。
2.2.4多元回归模型
本研究选择了多元回归模型，以土壤铬含量作为响应变量，以SpectrumPRO采集的光谱数据作为自变量，使用机器学习算法构建多元回归模型预测土壤铬含量。采用Python语言进行模型的开发和数据分析。在建模过程中，将数据划分为训练集和测试集，其中训练集占总数据的70%，测试集占30%，以验证模型的准确性。
三、结果与分析
3.1光谱特征分析
通过对光谱数据进行处理和分析，可以得到土壤在不同波长下表现出的不同光谱特征。图1为土壤在300-1100nm范围内的光谱曲线，可以看到不同波长下的光谱反射率存在差异，而这些差异反映了土壤中铬含量的变化。
图1.土壤样品的光谱曲线
3.2多元回归模型建立
对于土壤铬含量的预测，本研究采用多元回归模型进行预测。将采集的光谱数据和铬含量数据进行处理和分析，最终建立了如下的回归模型：
Cr=0.09787*B1+1.10308*B15+0.23868*B62+0.19957*B65-0.01843*B80+0.17422*B97
其中，Cr为土壤铬含量，Bi为不同波长下的光谱反射率。
3.3模型验证
为了验证反演模型的准确性，将模型应用于新的数据集。本研究在5个不同的采样点进行验证，结果表明预测准确率较高。表1为模型预测和实际铬含量的对比结果。
表1.模型预测值和实际值对比
4.结论
光谱反演技术结合机器学习算法在东北黑土区土壤污染监测中具有重要的应用价值。通过采集土壤和光谱数据，我们建立了多元回归模型进行土壤铬含量的预测。在实地验证中，我们发现该模型有着较高的预测精度。因此，我们可以通过该模型对于大面积的土壤污染进行快速、准确的监测。并将其应用于工业区、农业区、生态保护区等不同区域的土壤污染监测中。总之