一种高植被覆盖矿区重金属浓度三维空间分布的反演方法

本发明提出一种高植被覆盖矿区重金属浓度三维空间分布的反演方法，涉及矿区重金属浓度预测技术领域，方法包括：使用目标矿区的激光雷达点云数据中的垂直结构信息去除高光谱数据中的混合干扰；对植被指数特征与实测植被重金属含量进行相关性分析，选取关键植被指数特征；利用ReliefF算法从光谱特征中选取关键波段；从关键波段中提取关键植被指数特征为自变量，实测植被重金属含量为因变量，构建回归模型，并利用自变量重要性评分，从第二特征中选择优化后的特征；利用优化后的特征训练随机森林模型，得到预测的植被重金属分布。本发明的方法能够更好地处理数据中的冗余特征和噪声，实现复杂环境下受胁迫植被重金属元素浓度的反演。