基于XRF和Vis-NIR光谱数据融合的土壤镉含量定量分析法

摘要：

根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型.结果 表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型.其中外积融合模型性能最佳,其决定系数(R2)为0.85,校正均方根误差(RMSEC)为0.09,预测均方根误差(RMSEP)为0.06,相对分析误差(RPD)为2.41,满足实际土壤中Cd的检测需求.该方法准确可靠,可为我国土壤重金属分类分级方法研究提供参考.

关键词：X荧光光谱、可见近红外光谱、最小二乘支持向量机、镉含量、外积融合、土壤

所属期刊栏目：39

分类号：O657.3;P575.4(分析化学)

资助基金：核技术应用教育部工程研究中心开放基金HJSJYB2018-5

在线出版日期：2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1327-1333