农业环境科学学报

作者：李艳茹,杨可明,韩倩倩,高伟,张建红

单位：中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083,中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083,中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083,中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083,中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

关键词：玉米,铜污染,光谱奇异分析,离散平稳小波变换,小波奇异指数,逐步多元线性回归,

基金：国家自然科学基金项目（41971401）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（2009QD02）

为甄别重金属铜（Cu）胁迫下玉米光谱的弱差及奇异信息以监测玉米受Cu污染的程度，于2017年设置多浓度Cu胁迫下玉米培株盆栽实验，测定玉米叶片反射光谱和Cu含量数据，将一阶光谱微分（SD）和离散平稳小波变换（SWT）相结合，定义并提取小波奇异指数（WSI），进行光谱的奇异性甄别，并与常规的光谱特征参数进行对比；结合逐步多元线性回归（SMLR）算法，构建玉米叶片Cu含量的WSI-SMLR反演模型，同时利用不同年份采集的玉米叶片反射光谱和Cu含量数据验证反演模型的可行性及稳定性，并与一些已有的类似研究成果进行对比。结果表明：相比于常规的光谱特征参数，WSI与玉米叶片中的Cu含量有更显著的相关性及线性关系，可用来监测玉米叶片中的Cu含量变化；与一些已有的类似研究成果相比，WSI-SMLR模型反演玉米叶片中Cu含量的精度更高且更稳定。研究验证了小波奇异指数在监测玉米Cu污染方面具有有效性和优越性，为监测农作物重金属污染提供了新的光谱奇异指数与技术方法。

来源：2020年第9期

《农业环境科学学报》期刊编辑部

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