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高光谱遥感技术：土壤重金属污染监测的新篇章
目录
一、文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1高光谱遥感技术简述及其发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2土壤重金属污染现状与检测挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3本文研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
二、高光谱遥感技术基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1高光谱数据获取原理与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1.1高光谱传感器类型与特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.1.2高光谱数据采集流程与关键参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2高光谱数据特性与信息提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2.1高光谱曲线特征与植被效应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2.2光谱指数构建与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.3高光谱数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3.1光谱定标与大气校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3.2基于奇异值分解或信噪比优化的异常值去除．．．．．．．．．．．．．．34
三、土壤重金属污染机理与光谱响应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.1土壤重金属来源与累积过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.1.1自然来源与环境背景值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1.2人为活动与污染途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.2重金属污染土壤的光谱特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.2.1化学成分变化对光谱吸收/反射的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.2矿物组成与重金属结合态的光谱效应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.3典型重金属元素的光谱标识特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
四、高光谱遥感技术在土壤重金属污染监测中的应用．．．．．．．．．．．．56
4.1单因子污染识别与定量分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
4.1.1基于谱库比对或光谱解混的元素识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4.1.2结合统计与数学模型进行含量反演．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
4.2多元素复合污染诊断技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
4.2.1光谱特征区域分析等多元定量方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.2.2基于端元个数约束的非负矩阵分解等．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
4.3遥感数据融合与时空动态监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
4.3.1多源数据的集成分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
4.3.2基于时序数据挖掘的污染演化趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
五、数据处理与建模关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
5.1高光谱降维与特征选择技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
5.1.1主成分分析及其改进方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
5.1.2最大光谱信息量启发式有哪些信誉好的足球投注网站等指标引导的特征选取．．．．．．．．93
5.2机器学习与深度学习建模算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
5.2.1支持向量机及其核函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．97
5.2.2卷积神经网络在时空分析中的应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．100
5.3模型精度验证与不确定性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103
5.3.1鲁棒性检验与泛化能力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．104
5.3.2监测结果的不确定性
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