【摘 要】
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玉米受Cu2+污染时其各种生物理化变量会发生一定改变,导致其叶片光谱发生微小变化,为了获取隐含在玉米叶片光谱中微弱的Cu2+污染信息,提出了一种基于独立成分分析（ICA）和光谱特
【机 构】
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中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41271436);中央高校基本科研业务费专项项目(2009QD02)
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玉米受Cu2+污染时其各种生物理化变量会发生一定改变,导致其叶片光谱发生微小变化,为了获取隐含在玉米叶片光谱中微弱的Cu2+污染信息,提出了一种基于独立成分分析（ICA）和光谱特征参数的多维光谱估测模型.对玉米叶片光谱在4451 340nm范围内的波段进行一阶微分处理后与玉米叶片Cu2+进行相关性分析,选取相关系数（R）较大的波段结合5种植被指数（红边归一化植被指数I1、改进红边比值植被指数I2、改进红边归一化植被指数I3、光化学植被指数I4和结构不敏感色素指数I5）分别进行主成分分析（PCA）,提取6个主成分进行ICA,得到ICA1,ICA2,ICA3,ICA4和ICA5共5个一维独立成分分量,结合两种光谱特征参数红谷和近红外平台一阶微分包围面积（FAN）构建了玉米叶片Cu2+污染的一维、二维和三维估测光谱模型.5种独立分量中ICA3和ICA5与玉米叶片Cu2+含量的相关性系数（R）都达到了0.9以上,其他3种也达到了0.8以上;二维模型可以将Cu2+胁迫梯度中的轻度、中度和重度胁迫区分开来,三维模型能使胁迫区分效果更直观.结果表明:将ICA运用到玉米叶片Cu2+污染研究中是可行的;独立成分分量、红谷和FAN的多维光谱模型可以作为玉米Cu2+污染程度估测的一种新方法.
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