一种联合VIS-NIR和XRF光谱的土壤重金属含量反演方法

本发明公开了一种联合VIS‑NIR和XRF光谱的土壤重金属含量反演方法，首先，在实验室采集待测土壤样品的VIS‑NIR和XRF光谱，并对光谱数据进行预处理；然后，采用竞争性自适应重加权采样算法筛选特征波段，并将数据集划分为训练数据和验证数据；之后，采用偏最小二乘法分别构建不同光谱类型和不同光谱预处理方法的土壤重金属含量估算模型，进而评估出优势单一光谱模型；最后，融合优势模型的VIS‑NIR和XRF光谱的特征波段，构建基于光谱融合的土壤重金属含量反演模型。联合VIS‑NIR和XRF光谱可以提升土壤重金属含量反演模型的精度，解决单独使用VIS‑NIR和XRF光谱难以满足土壤重金属含量监测精度的问题，为基于多源光谱融合实现快速估算重金属含量提供了技术手段。