基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。     

部分土壤重金属可见-近红外反射光谱特征及机理研究

测量重金属化合物氯化铬(CrCl₃)、氯化铜(CuCl₂)、氯化锌(ZnCl₂)的可见-近红外反射光谱(VNIRS),将重金属反射光谱与重金属元素的核外电子排布式联系起来,观察重金属化合物的反射光谱特征;结合晶体场理论分析重金属的特征反射峰出现的波段位置和原因。以湖北大冶地区土壤样品为例,向土样中添加不同浓度梯度的CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂并测定其可见-近红外反射光谱,研究不同种类不同浓度的重金属对土壤反射光谱的影响。对样本的反射光谱进行不同光谱预处理,探究重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系及显著相关(p<0.05)波段出现的位置和潜在机理。结果表明,重金属化合物CrCl₃,CuCl₂和ZnCl₂在可见光-短波近红外波段范围内的反射光谱特征与重金属元素3d轨道上的电子填充状态有关。添加入土壤中的重金属化合物影响了土壤的可见-近红外反射光谱,其浓度与土壤反射光谱之间整体呈负相关,最大负相关系数分别为-0.788,-0.880和-0.824。样品反射光谱经不同预处理后,重金属浓度与土壤反射光谱之间的线性相关关系有所变化,显著相关波段信息更加丰富。研究表明,重金属的可见-近红外反射光谱与重金属的电子结构紧密相关,可见-近红外反射光谱技术可以检测到土壤中较高浓度重金属的存在,该技术在快速高效、无损低耗地预测土壤重金属元素含量方面拥有巨大潜力。基于部分重金属化合物的可见-近红外反射光谱特征,结合晶体场理论为土壤重金属的定性和定量反射光谱分析提供了理论依据和实验参考。     

近红外光谱法快速测定毛竹Klason木质素的含量

研究了用近红外漫反射光谱法对毛竹Klason木质素含量的快速预测。选取了代表不同竹龄、不同高度和横向不同位置的54个竹材粉末样品,用常规实验室方法测定了54个样品的Klason木质素含量,用近红外光谱仪漫反射方式在350～2500 nm范围内采集相应样品的光谱,利用多变量统计分析软件建立样品木质素含量和光谱数据之间的相关性模型。结果表明,对原始光谱进行二阶导数预处理后,选择1 011～1675 nm和1930～2488 nm波长区间,用偏最小二乘法(PLS1)和完全交互验证方式建立了的校正模型和预测模型的相关系数分别为0.99,和0.97,校正标准误差SEC＝0.36％,预测标准误差SEP=0.59％,说明毛竹Klason木质素含量和近红外光谱之间存在非常好的相关性,用近红外光谱技术可以实现对竹材样品中Klason木质素含量的快速预测。     

可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演

土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志。土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况。传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术能有效提高土壤属性的检测效率并降低测试成本,但关于可见光-近红外、中红外光谱检测土壤有机质组分的报道鲜见。为了探索中红外光谱及可见光-近红外-中红外组合光谱对土壤有机质组分检测的可行性,并对比有机质单一光谱模型与有机质不同组分的组合光谱模型的预测精度,以南疆地区农田土壤为例,在阿克苏及和田地区共采集93个土样,进行有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量及光谱数据的测定。其次,利用可见-近红外(VNIR)、中红外(MIR)及其组合光谱(VNIR-MIR)三种光谱数据集,采用偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)三种建模方式对土壤有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量进行组合模型分析预测。结果表明：(1)土壤有机质及各组分均与光谱反射率有较好的相关性,土壤有机质及组分在MIR谱段的特征波段数量明显多于VNIR谱段。(2)有机质最优预测模型的模式为VNIR-MIR-RF,该模型的决定系数R2为0.90;胡敏素与胡敏酸最优预测模型的模式均为VNIR-RF模型,R2均为0.92;富里酸最优预测模型的模式为MIR-RF模型,R2为0.94。(3) 基于胡敏素、胡敏酸和富里酸的有机质组合光谱模型的预测精度明显高于有机质单一光谱模型,两种模型的R2分别为0.93和0.90。实现了土壤有机质组分的高效快速反演,且基于有机质组分的组合模型提高了土壤有机质预测精度,为南疆地区大尺度土壤肥力的鉴定与精准施肥提供重要的参考价值。     

基于近红外漫反射光谱的烃源岩生烃潜量的确定

对比了近红外光谱和中红外光谱对烃源岩样品生烃潜量的定量分析能力.由于近红外光谱受样品的颗粒度、密度、表面粗糙度等造成的光散射的影响更大,使得其漫反射光谱数据的信噪比很低,背景干扰很大,很难直接应用于定量分析.因此需要一种有效的方法对近红外漫反射数据进行预处理来消除散射的影响.本文对比了正交信号校正算法(OSC)及其两种...     

基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

不同土壤类型的有机质含量的可见-近红外光谱检测模型传递方法研究

利用可见-近红外光谱分析技术可以准确快速的获取土壤养分含量,但不同类型土壤间养分含量校正模型的普适性是亟待解决的关键问题。为提高有机质含量光谱校正模型在多类型土壤之间的普适性和农田在线检测有机质含量速度,利用美国M107B区66个样品建立基于可见-近红外光谱的土壤有机质含量的粒子群-最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）校正模型,预测M107B区的23个验证集样品的决定系数R2=0.859,相对分析误差RPD=2.660;将M107B区89个土壤样品作为校正集建模后对N116B区20个验证集样品的有机质含量预测,预测R2=0.562,预测RPD=0.952,模型的预测R2和预测RPD分别降低34.6%和64.2%,表明M107B区土壤有机质含量的可见-近红外光谱校正模型直接用于N116B区时,预测精度显著降低;将N116B区部分土壤样品加入到M107B区样品集后重新建模,并预测N116B区20个验证集样品的有机质含量,当加入的N116B区土壤样品数量达到35以上,预测R2>0.80,预测RPD>2.0;加入到校正集的N116B区土壤样品数量从0增加到50,模型预测R2从0.562增加到0.811,预测RPD从0.952增加到2.274,精度逐渐提高。结果表明,在M107B区校正模型中加入N116B区部分土壤样品建模,能够有效提高M107B区土壤校正模型对N116B区土壤有机质含量的预测精度;加入的N116B区土壤样品数量达到50以上,模型预测性能趋于稳定,预测精度达到实用要求,成功将M107B区土壤有机质含量校正模型传递给N116B区土壤;优先选择与M107B区土壤样品的有机质含量或光谱曲线差异较大的N116B区土壤样品参与建模,可有效避免模型传递时模型性能出现突变。提出的方法能够有效提高M107B区土壤的有机质校正模型对N116B区土壤的预测精度,为基于可见-近红外光谱的农田土壤有机质含量实时检测提供一种新的经济可行的模型传递方法,为提高多类型土壤的有机质含量检测模型的普适性提供一种有效的解决方案。     

土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性初步研究

为研究土壤金属元素近红外光谱定量校正模型适应性,采用近红外光谱结合偏最小二乘算法,针对风干土壤中的K,As,Hg,Cu,Zn,Pb,Cr,Cd元素,在剔除异常值后,建立定量校正模型;并对风干、烘干处理的外部验证集样品分别预测上述元素含量。结果表明,风干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数皆大于相应烘干外部验证集样品的预测值-参考值相关系数;风干外部验证集各元素的预测值-参考值均具有显著的相关关系,烘干外部验证集中K,Hg,Cr的预测值-参考值之间不具有显著的相关关系。对土壤金属元素近红外光谱定量校正模型的适应性进行了初步研究,可为土壤中金属元素快速定量监测方法以及农产品产地环境监测等提供一定的参考。     

红外光谱法对牛肝菌种类鉴别及镉含量预测研究

建立红外光谱快速鉴别牛肝菌种类及预测牛肝菌中重金属镉(Cd)含量的方法。采集11种牛肝菌共98个子实体的红外光谱信息,解析牛肝菌的红外光谱,用一阶导数、标准正态变量和多元散射校正对原始光谱进行预处理,通过PLS-DA鉴别牛肝菌种类。采用ICP-AES法测定牛肝菌中有毒重金属Cd含量,分析牛肝菌对Cd的富集规律并与GB 2762—2012规定的食用菌中Cd限量标准比较,评价牛肝菌的食用安全性。以食用菌对重金属Cd的富集机理为切入点,将牛肝菌红外光谱数据和Cd含量数据进行拟合,用PLS模型快速预测牛肝菌的Cd含量。结果显示:(1)牛肝菌红外光谱经过适当的预处理进行PLS-DA,前三个主成分累积贡献率达到79.3%,PLS-DA的三维得分图能明显区分不同种类牛肝菌;(2)不同产地、种类牛肝菌对重金属Cd的富集存在差异,其含量在0.05~23.41mg·kg~(-1) dw之间,除了采自昆明五华区的灰疣柄牛肝菌外,多数样品的Cd含量超过GB2762-2012的限量标准,食用有一定的健康风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与Cd含量拟合后进行正交信号校正-小波压缩优化处理,用PLS模型预测牛肝菌的Cd含量;训练集和验证集的R~2分别为0.851 9和0.882 4,RMSEE和RMSEP分别为2.59和2.67,大部分牛肝菌的Cd含量预测值与真实值较接近,表明PLS模型可用于牛肝菌Cd含量快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现牛肝菌种类快速鉴别及Cd含量准确预测,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供快速、有效的方法。     

结合光谱变换和Kennard-Stone算法的水稻土全氮光谱估算模型校正集构建策略研究

土壤组分光谱估算过程中校正样本集的构建会影响模型的预测精度。当前结合反射光谱和Kennard-Stone (KS)算法的校正样本集构建策略忽视了土壤反射光谱是土壤属性的综合反映,构建的样本集通常无法很好地代表目标土壤组分的变异。光谱变换方法可以突出目标组分的光谱特征,为此,本文以湖北省江汉平原滨湖地区水稻土为研究对象,结合包括一阶微分(FD)、Savitzky-Golay(SG)、Haar小波变换、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)在内的光谱变换方法和KS算法进行校正样本集建构,通过对比不同样本集构建策略对使用偏最小二乘回归(PLSR)建立的土壤全氮含量光谱估算模型预测精度的影响,研究光谱变换是否有助于提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性。结果表明：不同光谱变换会影响校正样本集的构建。反射光谱经过SG或Haar小波变换后,再使用KS算法构建校正样本集与直接基于反射光谱使用KS算法构建的校正样本集相同,建立的估算模型精度不变,相对分析误差(RPD)分别为1.41和1.27。结合FD,SNV或MSC变换和KS算法构建的校正集与基于反射光谱使用KS算法构建的校正集不同,建立的估算模型RPD分别从0.95,1.48和1.42提高到1.13、1.78和2.20。研究表明SNV和MSC等光谱变换方法可以提高基于KS算法构建的校正样本集的代表性,并可有效提高模型预测精度。     

钢铁中钒、钛元素的激光诱导击穿光谱定量检测

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术测量钢铁中钒、钛元素的含量。选取V Ⅰ 440.85 nm和Ti Ⅰ 334.19 nm作为定量分析谱线、基体元素谱线Fe Ⅰ 438.35 nm作为内标谱线,分别建立了基本定标法和内定标法的钢铁样品中V和Ti含量的光谱分析定标曲线,并将它们用于检验样品的定量分析。研究表明,V和Ti基本定标曲线的拟合相关系数R2分别为0.987 5和0.990 9,对检验样品中V和Ti元素的测定相对误差最大分别为11.1%和4.0%;而采用内定标法时,V和Ti的拟合相关系数R2分别达到0.995 2和0.992 1,对检测样品中V和Ti元素的测定相对误差均可降低到4.0%以下。结果证明,采用内定标的激光诱导击穿光谱分析方法更适于钢铁样品中钒、钛含量的测定。     

水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见-近红外、中红外和可见-近红外-中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见-近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过Savitzky-Golay平滑法去噪,通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过Rank-KS法建立的三种波段的有机质预测模型均优于Rank法和KS法,中红外波段光谱的模型预测能力强于可见-近红外和可见-近红外-中红外波段的预测模型,基于Rank-KS法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果,RMSE_P仅为3.25 g·kg-1,RPD达到4.24,依据VIP得分筛选出可见-近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此,中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析,Rank-KS法可提高模型的预测能力,为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

矿业废弃地重构土壤重金属含量高光谱反演

矿产资源对工业和国民经济的发展有重要的作用,但是随着矿业开采规模的扩大,资源枯竭、经营不善而形成的矿业废弃地越来越多。由于长时间受到采矿的影响,矿业废弃地土壤中存在大量的重金属元素,高浓度重金属可能会对环境和人体产生影响。土地复垦是整治污染、退化土壤再利用的重要方法,对重构后的土壤进行重金属含量检测是衡量土地复垦成效的重要指标,需要长期进行跟踪监测。传统的化学检测方法效率低、成本高、无法实现重金属大范围检测。高光谱是一种新兴的、发展潜力巨大的技术,在环境保护,资源利用,区域可持续发展等方面有着广泛的应用。经过近几十年的快速发展,仪器精度逐渐提高,检测方法逐渐成熟,为实现土壤重金属高效、便捷检测提供了可能。正常土壤重金属含量一般相对较低,采用光谱测量重金属含量较为困难,但铁矿开采区矿业废弃地由于土壤中的铁元素较多,会使土壤中的重金属的存在和聚集形式发生变化,影响重金属对光谱的响应,从而使土壤光谱反射率与重金属含量之间关系更加明显。以湖北省大冶市复垦矿区研究区,采样化学检测方法获取土壤重金属（As,Cr,Zn）含量;借助于美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪（350～2 500 nm）获取土壤反射率,应用一阶微分、倒数对数、连续统去除法分别对反射率曲线进行预处理,提取出光谱特征波段,分析三种重金属元素与光谱特征间的相关性并建立逐步回归模型。研究表明,光谱数据预处理可使光谱特征波段更加明显,其中一阶微分和连续统去除法的效果最为明显。3种重金属元素的特征波段为495,545,675,995,1 425,1 505,1 935,2 165,2 205,2 275和2 355 nm。将土壤重金属含量与光谱特征波段之间做相关性分析,三种重金属都表现出了与光谱曲线的相关性,相关系数大部分都达到了0.5以上,最大相关系数为0.663,由于重金属种类和预处理方式的不同会导致相关性系数存在明显的差异。利用与土壤重金属相关性最大的特征波段建立三种重金属反演模型,并以反演模型r大小选择每种重金属的最优反演模型。由于重金属种类的不同,模型的选择也有差异,Cr和Zn一阶微分逐步回归为最佳反演模型,重金属As连续统去除法逐步回归为最佳反演模型。通过检验,三种重金属中Cr反演效果最好,RMSE为2.67,其次是Zn和As。对比当前不同检测手段可知,基于土样和光谱数据预处理的土壤重金属含量地物光谱仪高光谱反演是比较理想的。可为矿业废弃地土壤重金属高光谱反演提供参考。     

土壤有机质和母质特征对典型水稻土时间序列VNIR漫反射光谱的影响与解析

为研究水稻土的光谱特征及其对不同土壤组分的响应规律,研究采集江西省发育于红粘土(RC)和红砂岩(RS)的两个水稻土时间序列为研究对象。以水稻土时间序列为研究对象的优势在于,样本有相同的土地管理背景,母质和种稻时间成为土壤发育过程中的两个主导差异因素,进而能够对土壤有机质(SOM)和母质特征在光谱上的响应特征进行研究。使用Cary 5000分光光度计采集样品在350～2 500 nm波段的漫反射光谱信息,并从土壤层次、成土时间和成土母质三个方面,论述了在VNIR波段水稻土中的主要有机质和无机矿物组成的光谱响应特征和规律。实验结果表明：对于单一母质的时间序列土壤样品而言,SOM增加是人为水耕条件下土壤演变的重要趋势之一,用PC_1 Score表征的整体反射率与SOM含量间可建立精度较高的模型(R2_RC=0.91,R2_RS=0.79),且在SOM含量低值区也能保证较高精度;1 400,1 900和2 200 nm三个波段处的吸收强度主要与母质中的矿物有关,在土壤剖面中下层土壤受人为作用较弱、土层吸收强度较大,且相同母质的土壤光谱,在这三个波段有相同的吸收峰强度比值,可作为判断母质同质的依据;母质成分的差异会显著影响土壤光谱的波形以及吸收强度,在建模中充分考虑母质因素将使模型更具解释性。     

基于近红外反射光谱的洋葱可溶性固体物检测

研究利用近红外(924～1 720 nm)反射光谱预测了洋葱的可溶性固体物含量。实验选取了三种不同产地和不同采收期的洋葱为样本(268)。在重复采集光谱数据之后,榨取对应光谱采集处洋葱块汁,测定可溶性固体物参考值。研究对比了Savitzky-Golay平滑、散射校正和微分处理等预处理方法,同时基于偏最小二乘回归方法建立了统计模型。结果表明,带S-G平滑的微分处理在平滑窗口为32,跨度为10时效果最佳。一阶微分比二阶微分的预处理效果要好,预测复相关系数R2为0.87,均方根误差RMSEP为2.42 °Brix。对比显示,无平滑处理光谱数据散射校正预处理得到的结果最好,预测复相关系数R2为0.88(RMSEP=2.31 °Brix)。采用交叉验证得到的PLSR模型预测复相关系数R2为0.90,RMSEP为1.84 °Brix,其相对分析误差RPD为3。说明加散射校正处理的近红外反射光谱可用于洋葱的可溶性固体物检测。     

基于NMF-PLS对含水量影响下土壤重金属含量反演模型研究

土壤中过高的重金属含量危害巨大,不仅造成了严重的环境污染,而且通过食物链进入人体对人体健康造成严重威胁,所以对重金属检测十分重要。X射线荧光光谱法具有检测时间短、无损检测、检测成本低等特点被广泛使用,然而检测的光谱数据因受到土壤含水量因素的严重干扰,导致直接对土壤重金属含量估算精度较低。以河北省保定市满城区土样为研究对象,对采集的土样进行除杂、过筛、烘干后加入一定量重金属溶液制备不同含水量不同重金属的样本进行检测。对实验中异常数据计算了马氏距离和进行NJW聚类予以剔除,分析了土壤含水量对土壤重金属光谱的影响,结果表明不同含水量间光谱重复性差,随着土壤含水量的增加光谱强度呈非线性降低。采用Savitzky-Golay卷积平滑去噪法和线性本底法对光谱进行预处理,以解决因环境、仪器本身带来的噪声和基线漂移等问题。然后针对于土壤含水量这一主要干扰,采用非负矩阵分解算法进行处理,并使用峰值信噪比这一评价模型确定端元数目,结果表明当端元数目增至10时峰值信噪比趋于稳定波动很小,非负矩阵分解处理后相同重金属含量不同含水量间光谱重复性好、相似性好,并计算了光谱间的相关系数进一步证明了光谱间的相似性。去除含水量对于光谱干扰后建立了偏最小二乘法预测模型,为了验证预测模型的精度,建立了未去除含水量的偏最小二乘法预测模型和使用外部参数正交化法去除含水量建立的偏最小二乘法预测模型,并使用评价参数决定系数(R2)、交叉验证均方根误差(RMSECV)、平均绝对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)进行评价。验证结果表明,相比较未去除含水量建立的模型,使用非负矩阵分解去除含水量建立的偏最小二乘法模型R2和RPD分别提高了0.019 7和1.029 2,RMSECV和MAE分别降低了2.386 3和1.439 6;相对于外部参数正交化法建立的偏最小二乘法模型,R2和RPD分别提高了0.009 9和0.108 1,RMSECV和MAE分别降低了0.244 7和0.356 6,说明了经过非负矩阵分解去噪后建立的模型有效提高了预测的精度和鲁棒性。非负矩阵分解可以有效消除土壤含水量对光谱的影响,在此基础上建立的偏最小二乘法模型实现了土壤重金属含量的反演,为重金属定量检测提供了一定的技术支持。