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基于小波变换的土壤重金属铬含量定量反演

     

摘要

耕地污染日益严重,耕地土壤的重金属高光谱信息属于非线性的微弱信号.小波变换作为常用的非线性微弱信号处理手段,在保留更多微弱信号的基础上可以更好的提取出土壤重金属的微弱光谱信息.文中研究在Db4小波对土壤原始光谱进行分解与重构的基础上提取特征波段,利用特征波段与重金属含量的相关性建立偏最小二乘模型反演土壤重金属铬含量.研究表明,利用D b4小波函数对原始光谱进行分解和重构可以有效提取土壤重金属铬的特征光谱信息;利用小波分解与重构所提取的特征光谱信息与重金属铬含量之间的相关性所建立的PLS模型的决定系数明显高于基于传统一阶微分处理土壤光谱所建立的PLS模型的决定系数0

著录项

  • 来源
    《测绘工程》|2021年第3期|66-71|共6页
  • 作者单位

    长沙理工大学 交通运输工程学院 湖南 长沙 410076;

    长沙理工大学 测绘遥感应用技术研究所 湖南 长沙 410076;

    长沙理工大学 交通运输工程学院 湖南 长沙 410076;

    长沙理工大学 测绘遥感应用技术研究所 湖南 长沙 410076;

    湖南工程职业技术学院 测绘地理学院 湖南 长沙 410151;

    长沙理工大学 公路地质灾害预警空间信息技术湖南省工程实验室 湖南 长沙 410114;

    长沙理工大学 交通运输工程学院 湖南 长沙 410076;

    长沙理工大学 测绘遥感应用技术研究所 湖南 长沙 410076;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 环境遥感;
  • 关键词

    高光谱遥感; 土壤重金属; 小波分解与重构; 偏最小二乘;

  • 入库时间 2023-07-25 20:21:33

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