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摘要： 以东北黑土区某农场为研究区，在光谱积分定义的基础上，提出一种新的光谱特征参数——反向光谱吸收积分，建立偏最小二乘回归模型对土壤中铬元素含量进行反演研究。与传统的光谱特征参量，包括微分变换、倒数变换、对数变换等11种光谱变换以及吸收面积建立的土壤铬含量高光谱反演模型进行对比分析，结果表明：在光谱变换特征中，平方根一阶微分模型能够较好地定量预测铬含量；吸收面积模型稳定性略差，只能对样本进行初略估计；针对反向光谱吸收积分模型，其建模样本的调整决定系数为0.73，均方根误差为2.63 mg/kg；验证样本的调整决定系数为0.77，均方根误差为2.36 mg/kg，相对偏差为3.21，表明此模型具有极好的预测能力。因此，反向光谱吸收积分能够明显改善铬含量反演模型的精度和稳定性，为土壤铬污染监测提供了新的思路。 关键词： 土壤铬含量;  光谱变换;  吸收面积;  反向光谱吸收积分;  ')" href="#">偏最小二乘回归     Abstract: According to the definition of spectral integral，a new spectral characteristic parameter，with the name Reversed Spectral Absorption Integral(RSAI)，is proposed and used to retrieve the chromium content based on the Partial Least Squares Regression(PLSR) model.The contrastive study with other traditional spectral characteristic parameters，including differential transformation，inverse transformation，absorption area，etc.indicates that(1) the first derivation of square root transformed model can predict the chromium content quantitatively in terms of spectral transformations.(2) the stability of the absorption area model is slightly poor，and the chromium content of samples can only be estimated roughly.(3) However，as to the inversed spectral absorption integral model，the adjustment determination coefficient(Ad-R2) of the modeling and verification is 0.73 and 0.77，while the Root Mean Squared Error(RMSE) is 2.63 mg/kg and 2.36 mg/kg respectively with Relative Percent Deviation(RPD) being 3.21，which shows that the RSAI model has excellent prediction ability.So，the inversed spectral absorption integral new model can improve the accuracy and stability used to retrieve the chromium content，which provides a new idea for monitoring the chromium contamination in soil.

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