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摘要
建立土壤重金属含量的X射线荧光（X-ray Fluorescence, XRF）定量模型，为土壤重金属快速测量提供方法。采集87个土壤样品的光谱信号，通过BOSS算法建立土壤重金属含量的BOSS-PLS预测模型，在此基础上为进一步优化模型，使用ICO算法对光谱进行变量筛选，保留强信息变量与弱信息变量，建立ICO-BOSS-PLS模型，并与常规波长选择算法建立的预测模型进行对比分析。结果表明，ICO-BOSS-PLS模型的预测结果要优于常规波长选择算法的建模，其中，ICO-BOSS-PLS模型预测的结果，其重金属的相关系数R2达到0.97以上，均方根误差达到25。综上，使用ICO-BOSS-PLS建模是一种有效的XRF光谱定量建模方法，为土壤重金属快速检测模型的建立提供了一定的技术支持。
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