【摘 要】
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在“自然农田生态系统”中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现出异常,但其特征往往极为微弱,变化微小,极不稳定。本文利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方
【机 构】
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北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院,河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心,中国地质大学（北京）信息工程学院
【基金项目】
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国家高分辨率对地观测系统重大专项(67-Y20A07-9002-16/17);国家自然科学基金项目(41371407);河北省青年科学基金项目(D2018409029);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2016126);北华航天工业学院博士基金项目(BKY-2015-02);河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心开放课题项目(XTZXKF201701)
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在“自然农田生态系统”中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现出异常,但其特征往往极为微弱,变化微小,极不稳定。本文利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方法—小波分析方法(Db-5),对水稻的光谱反射率数据进行处理,有效提取光谱信号中受重金属污染胁迫而潜藏的一些“突变”弱信息。利用Db-5小波基进行小波变换,从中选取具有异常光谱特征的奇异点,利用奇异点对应波段(716、745、766nm)的光谱反射率构建反向传播(BP)神经网络模型对水稻冠层4种重金属含量进行反演。将利用模型得到的预测值与实测值进行相关性分析,结果表明,基于BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演模型对于实验区镉、铅、汞、砷4种重金属胁迫,具有良好的反演效果。
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