铜胁迫下玉米叶片光谱MRSVD特征与污染预测模型

作者：高鹏; 杨可明^*; 荣坤鹏; 张超; 程凤; 李燕

来源：中国矿业大学学报. 自然科学版, 2019, 48(04): 928-934.

DOI：10.13247/j.cnki.jcumt.001041

• 铜污染
• 盆栽玉米
• 光谱分析
• 多分辨奇异值分解
• 奇异特征参数

基于不同铜离子(Cu2+)胁迫梯度下玉米盆栽实验,依据所测玉米叶片光谱数据和叶片中Cu2+含量,通过多分辨奇异值分解(MRSVD)提取光谱弱信息,建立玉米叶片Cu2+污染定性分析及含量预测模型.利用MRSVD对350～1 300 nm波段内玉米叶片光谱进行多层分解,依据模极大值理论和定义的敏感因子确定反映Cu2+污染信息的最佳分量,在此基础上构建奇异系数(SC)、奇异指数(SI)、奇异面积(SA)和奇异谱熵(SSE)等奇异特征参数分析光谱奇异性,并采用逐步回归分析法建立奇异特征参数与玉米叶片Cu2+含量之间的定量关系模型.结果表明:第9层MRSVD细节分量能较好地提取Cu2+污染信息,奇异性主要集中在480～850 nm波段内,奇异特征参数与玉米叶片Cu2+含量有较好的相关性,其中SI和SSE与玉米叶片Cu2+含量存在较强的定量关系,其决定系数(R2)为0.842 5,均方根误差为0.826 0,模型精度优于常规方法.奇异特征参数能够较好地诊断并定量分析玉米叶片铜污染水平,可为作物重金属污染监测提供参考.

• 单位
  煤炭资源与安全开采国家重点实验室; 中国矿业大学（北京）