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高光谱组合变换下土壤Cd含量GWR模型反演研究
高光谱组合变换下土壤Cd含量GWR模型反演研究
摘要：土壤中的重金属元素Cd对于生态环境和人类健康造成了严重的威胁。因此，准确估算土壤中Cd的含量对于环境保护和农产品安全具有重要意义。本研究基于高光谱遥感数据，将高光谱组合变换（HSI）与地理加权回归（GWR）相结合，建立了一种用于反演土壤Cd含量的模型。通过对研究区域的土壤样本采集和高光谱遥感数据获取，利用GWR模型进行反演土壤Cd含量，取得了较好的效果。
关键词：高光谱组合变换、土壤Cd含量、地理加权回归、模型反演
引言
土壤中的重金属元素Cd由于其毒性和广泛的分布，对于生态环境和人类健康构成了重要的威胁。因此，准确估算土壤中Cd的含量对于环境保护和农产品安全至关重要。传统的土壤化学分析方法需要大量的实验室检测，耗时耗力且成本较高。相比之下，遥感技术可以快速、经济地获取广泛的土壤信息，是反演土壤重金属含量的有效手段之一。近年来，高光谱遥感技术在土壤重金属含量反演中得到广泛应用，其具有丰富的光谱信息可以更好地反映土壤的化学特性。
方法
1.数据获取
本研究选择了研究区域内的13个采样点，并在这些点位上采集了土壤样本。每个采样点的土壤样本经过实验室测定得到其Cd的含量作为真实值。同时，利用高光谱遥感仪器获取了研究区域的高光谱遥感数据。
2.高光谱组合变换
基于高光谱遥感数据，我们首先进行高光谱组合变换（HSI），将原始光谱数据进行特征提取。通过选择适当的光谱波段组合，可以更好地反映土壤中Cd的光谱特征。经过HSI处理后，得到的特征图像作为模型的输入。
3.地理加权回归
地理加权回归（GWR）是一种空间回归方法，可以考虑地理位置对模型回归的影响。在本研究中，我们利用GWR模型建立了土壤Cd含量与高光谱组合变换特征之间的关系。GWR模型可以根据样本点的地理位置对模型进行局部参数估计，从而提高模型的准确性。
结果与讨论
通过将采集的土壤样本的Cd含量与高光谱遥感数据进行分析，我们得到了高光谱组合变换下的土壤Cd含量反演模型。在对测试集数据进行验证时，模型的预测结果与实验室测定的土壤Cd含量具有较高的相关性和准确度。此外，通过对模型进行交叉验证，得到了模型的可靠性和稳定性。
结论
本研究基于高光谱组合变换和地理加权回归，建立了一种反演土壤Cd含量的模型。与传统的实验室分析方法相比，该模型具有快速、经济的优势，并可以提高土壤Cd含量的反演精度。该模型可以为土壤重金属污染的监测和农产品安全提供技术支持。
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