融合光谱与图像信息的土壤重金属快速检测及污染溯源技术研究

Abstract

土壤重金属污染对生态系统稳定与农业安全构成严重威胁。传统化学分析方法虽精度高，但检测周期长、成本高、覆盖面有限。借助光谱学、遥感与智能算法的融合，可实现污染的快速、无损与大范围监测。本文基于可见光—近红外光谱与高分辨率影像数据，构建土壤重金属光谱响应模型，并利用机器学习算法进行含量反演与空间分布重建。结果显示，光谱与图像信息融合显著提升模型精度与稳定性。结合地统计与同位素分析，建立了多维污染溯源体系，为区域环境监测、农业安全评价及污染防控提供科学支撑。