文献类型： 中文期刊

作者： 任东 ¹ ; 沈俊 ¹ ; 任顺 ¹ ; 王纪华 ¹ ; 陆安祥 ¹ ;

作者机构： 1.三峡大学计算机与信息学院;湖北省农田环境监测工程技术研究中心三峡大学;北京农业质量标准与检测技术研究中心

关键词： XRF;预处理;土壤重金属;偏最小二乘回归;向前间隔偏最小二乘

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2018 年 12 期

页码： 3934-3940

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 土壤重金属的污染影响着农作物的产量和质量。传统的土壤重金属检测方法步骤繁琐、检测费用高且速度慢。利用X射线荧光光谱(XRF)分析技术检测土壤中重金属含量,具有处理简单、现场、快速、无损等优点。由于土壤背景复杂,包含大量噪声和无关信息,建立XRF校正模型前,对光谱的预处理能有效的去除不相干信息,保留有用信息,对XRF预测模型的精度有重要影响。主要研究光谱预处理方法对重金属含量预测模型精度的影响。首先,采用向前间隔偏最小二乘(Fi PLS)作为校正模型,对比了无预处理、去趋势处理(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波去噪(WT)、SNV+DT、卷积平滑(SG)+一阶导数、卷积平滑(SG)+二阶导数等7种不同预处理条件下的土壤重金属模型的检测精度。初步结果表明,多元散射校正预处理方法效果较好,与原始光谱相比,相关系数r从原始的0. 988提高到0. 990,预测均方根误差RMSEP、相对误差平均从原来的20. 809和0. 166分别降低到19. 051和0. 121。其次,在多元散射校正预处理方法的基础上,针对多元散射校正方法以线性表达式描述非线性关系的局限性,提出了局部加权线性回归多元散射校正(LWLRMSC)和偏最小二乘多元散射校正(PLSMSC),并比较了它们的建模效果。LWLRMSC是基于加权思想,在预测一个点的值时,选择适当的核函数和权重分配策略进行预测点的线性回归,来解决简单线性回归的欠拟合状况; PLSMSC是基于PLS建模思想,考虑了自变量和因变量的最大相关性,来减少拟合误差及失真问题。结果表明,PLSMSC具有最佳的预处理效果,五种重金属Cu,Zn,As,Pb,Cr预测值和实际值的R分别为0. 989,0. 973,0. 991,0. 989和0. 986,RMSEP分别为8. 805,58. 360,7. 671,12. 549和20. 851,相比于传统的MSC方法不仅在精度方面有大幅度的提升,且具有更好的泛化性能,能消除光谱噪声,提升有效信息贡献度,为土壤重金属含量预测模型选取合适的预处理方法提供了理论支撑。