农用地土壤重金属污染风险估测预测研究--聚文网

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内容简介

本文以长三角典型工业强县——浙江省富阳区为例，综合采用近地传感技术、遥感技术、地统计和机器学习等方法，开展了农用地表层土壤（0-20cm）重金属镉（Cd）、铅（Pb）、铬（Cr）、汞（Hg）、砷（As）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）含量估测研究，提出了基于多传感融合的土壤重金属含量快速估测方法；开展了基于星地协同数据和机器学习的土壤重金属空间预测研究，提高了土壤重金属空间分布制图精度；开展了综合多种算法的源解析研究，拓宽了土壤重金属污染源空间解析思路。在此基础上，进一步对研究区开展了基于人工神经网络模型的土壤重金属污染风险区划研究，提出了农用地土壤重金属污染风险分区分类管控策略。

作者简介

夏芳，浙江农林大学教师，博士研究生，毕业于浙江大学农业遥感与信息技术专业，主要从事数字农业农村建设的教学与研究，近年来，基于项目为浙江省数字农业的发展作出重要贡献。参与编撰多本著作，《浙江省数字农业农村建设与发展典型案例》《浙江省数字农业农村建设与发展评价》

第一章绪论
第一节研究背景与意义
第二节研究进展
第三节研究内容及技术路线
第二章研究区与研究数据
第一节研究区概况
第二节土样采集与分析
第三节土壤重金属相关环境数据采集及分析
第三章基于多传感器融合的土壤重金属含量估测研究
第一节数据预处理方法
第二节建模方法和模型评估
第三节结果与分析
第四节结论
第四章基于星地协同的土壤重金属空间预测及污染评价研究
第一节数据与方法
……

农用地土壤重金属污染风险估测预测研究

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