文章摘要:重金属污染日益加剧，重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡，也对人类的健康生活造成了影响，因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展，使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素（土壤粒径、含水量等）的影响，且现有研究中普遍存在样本量不足的问题，本文提出结合野外光谱与实验室光谱构建机理模型的方法，首先，采用直接矫正（direct standardization，DS）算法对野外光谱进行环境因素校正，其次，通过引入实验室光谱联合建模的方式，提高样本的差异性，进一步地，提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明，未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模反演精度R²仅为0.22，而本文方法的反演精度R²可达0.91，模型具有出色的估算能力，表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量反演精度。

文章关键词:高光谱遥感,土壤重金属,DS算法,铁氧化物特征谱段,环境因素去除,

项目基金:国家重点研发计划（2017YFB0503800）,

论文作者:张霞¹ 岑奕¹ 孙伟超¹ 

作者单位:1. 中国科学院空天信息创新研究院 2. 中国科学院大学 3. 广州大学地理科学与遥感学院 

论文DOI: 10.13203/j.whugis20200386

论文分类号: X833

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