| 摘 要： | 文章以博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤重金属Cr、Ni、Zn为研究对象，采用偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络模型，通过连续小波变换，优选高光谱数据与土壤重金属含量的特征波段，构建研究区土壤重金属含量的高光谱反演模型。研究结果表明：（1）连续小波变换后，土壤重金属Cr含量相关性由0.24提高到0.45；土壤重金属Ni含量相关性由0.31提高到0.45；土壤重金属Zn含量相关性由0.31提高到0.51;(2）土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的高光谱特征波段主要位于400～900、1 400～1 600、2 000～2 200 nm。（3）连续小波变换与人工神经网络相结合的模型精度最优，其土壤金属Cr含量的建模集和验证集的R2分别为0.91和0.84，均方根误差(RMSE)为2.40和3.91；土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R2分别为0.91和0.84，均方根误差(RMSE)为2.40和3.91；土壤金属Ni含量的建模集和验证集的R2分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43；土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R2分别为0.88和0.82,RMSE为1.64和2.43；土壤重金属Zn含量的建模集和验证集的R2别为0.90和0.81,RMSE为5.20和5.93；连续小波变换结合人工神经网络模型比最小二乘和支持向量机2种模型，适合研究区土壤重金属Cr、Ni、Zn含量的反演。
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