土壤中重金屬是有害的，其遷移和累積會(huì )嚴重威脅生態(tài)環(huán)境安全和人類(lèi)健康。砷（As）具有高神經(jīng)毒性和致畸性。人類(lèi)活動(dòng)，例如采礦和工業(yè)生產(chǎn)會(huì )導致大量As釋放到土壤中?？焖贉蚀_確定土壤中As濃度對As污染評估至關(guān)重要。傳統的重金屬調查方法旨在對野外采集的土壤樣品進(jìn)行化學(xué)性質(zhì)測試，費事費力、成本高。高光譜遙感具有高光譜分辨率、寬波段范圍和連續光譜信息等特點(diǎn)，已廣泛用于土壤重金屬濃度的估算。然而，現存的基于高光譜數據的土壤重金屬濃度估算模型忽視了土壤光譜和重金屬濃度之間的空間非穩態(tài)。
基于此，來(lái)自首都師范大學(xué)的一組研究團隊以北京東北部地區（40°10′0″-40°15′30″ N，116°58′4″-117°5′4″ E）為例，基于實(shí)驗室測得的光譜數據（ASD FieldSpec 4光譜儀），結合地理加權回歸（GWR）和XGBoost算法提出了一種新的模型（GW-XGBoost模型）來(lái)估算土壤重金屬濃度。并評估了所提出模型的有效性。
研究區和采樣位置。
As濃度估算過(guò)程流程圖。
【結果】
As和光譜的相關(guān)圖。陰影快表示主要化學(xué)吸收范圍。
As濃度實(shí)測值與預測值關(guān)系散點(diǎn)圖。
As濃度實(shí)測值與預測值擬合比較圖。
【結論】
估算模型選擇的光譜波段與表面含有能與As形成復合物的官能團的光譜活性物質(zhì)的吸收效應有關(guān)。構建模型時(shí)考慮該吸收機制可以有效降低高光譜數據的冗余。GW-XGBoost模型不僅考慮了As濃度和光譜關(guān)系的異質(zhì)性，也考慮了其復雜相關(guān)性，有效提高了土壤As濃度估算精度。GW-XGBoost模型可以更準確估算土壤重金屬濃度，為利用高光譜技術(shù)大尺度監測土壤重金屬污染提供技術(shù)支持。
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