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无人机高光谱遥感耦合深度学习的土壤重金属污染监测研究
编号：3253
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 11:15:47 浏览：975次
口头报告
报告开始：2024年05月20日 10:25（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-10] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.16、专题7.15（20日上午，301）
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摘要
由于自然过程和人类的生产活动，重金属物质扩散到土壤中逐渐积累，导致土壤重金属污染。土壤中的重金属会富集在植物根系和其他组织中，不仅会影响植物的生长发育。当被重金属污染的植物被食用时，重金属物质通过食物链也进入人体，导致急性或慢性疾病。传统的土壤重金属含量检测方法需要耗费大量人力和仪器设备采集土壤样本，工序繁复，时间过长。在本研究中，选择了中国江汉平原大冶市疑似重金属污染的区域，采集了74个土壤样本。使用搭载高光谱传感器的无人机的高光谱数据与竞争性自适应重加权采样（CARS）结合以获得特征波段，并利用模拟退火深度神经网络（SA-DNN）建立土壤重金属含量估测模型，估测土壤中的有效铜、砷和有机质含量。并用该模型生成了土壤重金属含量分布图，对研究区的土壤重金属污染情况进行了监测，为当地环境保护、生态治理提供决策参考。
关键词
无人机遥感,高光谱遥感,土壤重金属
报告人
张杨熙
博士研究生 湖北大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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