重构玉米叶片光谱的铜铅污染区分与其含量反演方法

作者：付萍杰; 杨可明^*; 王晓峰; 程龙

来源：科学技术与工程, 2018, 18(23): 134-145.

• 光谱重构
• 经验模态分解
• 自相关函数一阶导数比值差
• 多重分形
• 重金属污染监测

利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、自相关函数一阶导数比值差(ratio difference of autocorrelation function first-order derivative,RDA)和多重分形理论,结合玉米盆栽实验,研究了铜(Cu2+)、铅(Pb2+)离子不同胁迫梯度下玉米叶片光谱去噪、叶片重金属污染的Cu和Pb元素区分以及叶片中Cu、Pb元素含量预测方法。通过光谱数据的EMD去噪与重构处理,得到不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片重构光谱;利用光谱自相关函数一阶导数(autocorrelation function first derivative,AFFD)及其比值差(RDA),建立了Cu2+、Pb2+不同胁迫梯度下玉米叶片重构光谱的RDA变化量(CuRDA、PbRDA)计算公式;依据RDA变化量曲线中紫光、绿峰、红光、红边、近谷、近峰多个波谱特征区间的CuRDA和PbRDA计算值,可明显地区分出叶片的Cu、Pb污染类别;另外,根据实测的玉米叶片中叶绿素、Cu2+、Pb2+含量与叶片重构光谱的多重分形谱参量之间相关性,构建了叶片中Cu2+、Pb2+含量反演的线性回归预测模型,经验证模型精度较高。

• 单位
  中国矿业大学（北京）