农业机械学报

作者：杨可明,程龙,郭辉,王敏

单位：中国矿业大学（北京）,中国矿业大学（北京）,中国矿业大学（北京）;安徽理工大学,中国矿业大学（北京）;华北理工大学,

关键词：玉米叶片;铜污染;希尔伯特-黄变换;包络谱;特征参量

基金：煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目(SKLCRSM17KFA09)、国家自然科学基金项目（41271436）和安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0070）

根据不同Cu2+胁迫梯度下玉米叶片光谱及叶片中Cu2+含量数据，利用经验模态分解(EMD)获取不同胁迫梯度下叶片光谱的各阶本征模态函数(IMF)，选IMF4进行HHT包络谱分析，研究了玉米叶片在不同Cu2+胁迫梯度下光谱的Hilbert包络谱变化特征与污染程度预测方法。通过构建包络谱峰值指标(E1)和包络谱峭度系数(E2)特征参量，分析叶片在不同Cu2+胁迫梯度下的包络谱变化；同时基于包络谱特征参量值与叶片中Cu2+含量的相关性分析和逐步回归统计，建立了玉米叶片重金属污染的Cu2+含量的单、双因素变量预测模型。实验结果表明：不同Cu2+胁迫梯度下，玉米叶片光谱的包络谱为分布在100?Hz频率以内的连续谱；E1和E2值均表现出与叶片中Cu2+含量呈正相关的变化趋势，两个包络谱特征参量值都在Cu(150)位置达到最大值；由于E1和E2值与叶片中Cu2+含量都具有良好的相关性，可把E1和E2作为监测玉米重金属污染预测指标。根据E1、E2单因素及双因素变量构建的Cu2+含量预测模型应用结果比较，表明E1、E2双因素变量构建的模型具有最优的预测能力。

来源：2018年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

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