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河北铅锌尾矿库区土壤重金属含量高光谱反演方法对比 被引量：12
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作者 毛继华 赵恒谦 +4 位作者 金倩 王雪飞 苗群峰 王盼 李美钰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第22期144-156,共13页
为更好地研究利用光谱反映的土壤重金属信息,实现具有多重金属复合污染问题的铅锌矿区土壤重金属含量高光谱快速估测,该研究以河北省某铅锌矿区为例,首先对研究区土壤的Cu、Cr、Ni、Zn、Cd、Pb污染状况进行了评价分析,其次基于实验室高... 为更好地研究利用光谱反映的土壤重金属信息,实现具有多重金属复合污染问题的铅锌矿区土壤重金属含量高光谱快速估测,该研究以河北省某铅锌矿区为例,首先对研究区土壤的Cu、Cr、Ni、Zn、Cd、Pb污染状况进行了评价分析,其次基于实验室高光谱数据,组合变换光谱、特征变量和反演算法形成不同反演策略,通过各反演策略下的重金属反演精度比较,定量分析不同光谱预处理、特征选择和建模算法的优劣与适应性,构建最优反演模型。研究结果表明:1)研究区土壤Cr、Ni清洁程度较好,其余Cu、Zn、Cd、Pb均有不同程度污染;参比当地土壤背景值,区域内梅罗综合污染指数均值29.71,为重度污染,潜在生态风险因子均值1330.32,处于高生态风险状态;2)光谱预处理可以增强土壤重金属信息表达。其中,光谱微分效果较好,但易受噪声影响,而多元散射校正、标准正态变量、倒数对数变换可以进行光谱去噪,提升处理效果;3)特征选择方法中,相关系数法选择特征波段数目多,不同重金属反演R2差异较大;Boruta法选择特征波段数目少,不同重金属反演R2差异较小;4)BPNN、XGBoost可以较好描述重金属含量与光谱的非线性关系,相较于其他算法具有更好表现,分别实现了Cr、Ni、Zn和Pb、Cd的最优反演,SVMR实现了Cu的最优反演。研究表明,不同的光谱预处理、特征选择与建模算法对于土壤重金属含量的反演均具有较大影响,选择合适的处理、建模算法可以有效提升反演精度。该研究为进一步实现高效、准确、大范围遥感监测铅锌矿区土壤重金属污染状况提供参考依据。 展开更多
关键词 高光谱 土壤 重金属 机器学习 反演 铅锌矿
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基于深度学习的稀有金属花岗岩岩性细粒度分类研究
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作者 赵恒谦 王盼 +6 位作者 刘志国 苗群峰 李智斌 唐广龙 齐云飞 谢雨 王蒙萌 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第3期408-417,共10页
细粒度图像分类在实际应用中具有较高的研究价值和应用前景。目前,传统岩性细粒度分类方法多依赖研究者的经验与实验设备的质量,主观性强且时效性差。文中将细粒度图像分类技术引入花岗岩岩性识别领域,系统构建了肉红色、灰白色、含铁... 细粒度图像分类在实际应用中具有较高的研究价值和应用前景。目前,传统岩性细粒度分类方法多依赖研究者的经验与实验设备的质量,主观性强且时效性差。文中将细粒度图像分类技术引入花岗岩岩性识别领域,系统构建了肉红色、灰白色、含铁锰质和含天河石碱长花岗岩4类岩性的RGB图像数据集,并采用AlexNet、VGG16、ResNet50和Vision Transformer等典型网络模型开展对比试验。结果表明:所有模型分类精度均超过82%,其中VGG16模型最优,分类精度为88.57%,较AlexNet模型提升了5.71%;含天河石碱长花岗岩因特征矿物显著,识别准确率达100%,而灰白色碱长花岗岩识别效果最差;模型精度与训练样本量呈正相关,完整训练集时模型性能最优。未来,可通过改善岩石样本的数量和质量、优化模型算法,进一步提升稀有金属花岗岩岩性细粒度分类的精度。 展开更多
关键词 稀有金属花岗岩 岩性分类 细粒度分类 深度学习 RGB图像
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