基于迁移学习的土壤粉末中重金属LIBS定量分析方法

本发明公开了一种基于迁移学习的土壤粉末中重金属LIBS定量分析方法，该方法包括土壤样本的收集、干燥，并根据欧氏距离筛选目标域光谱数据即粉末状土壤样本光谱数据，结合源域样本光谱数据即压片土壤样本光谱数据建立训练集，利用迁移学习将源域样本适配至目标域样本分析，有效解决了因物理状态差异导致的基体光谱差异性效应问题，然后通过优化预处理方法，提升训练集输入的数据质量，最后建立基于土壤LIBS光谱数据的TrAdaBoost迁移算法模型，将基于压片法采集的数据迁移到粉末直接测量的数据集中，建立稳定性更好的粉末土壤重金属预测模型，满足土壤重金属污染现场快速分析要求。