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主要作者及机构
本研究的主要作者包括Jianhong Zhang（中国地质大学（北京）信息工程学院）、Min Wang（华北理工大学）、Keming Yang（中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院）。研究由多个机构合作完成，包括PIESAT信息技术有限公司、华北理工大学、中国矿业大学（北京）以及中国地质大学（北京）。该研究发表于《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊，2025年329卷，文章编号为125516。

学术背景
随着工业化的发展，环境中的重金属污染问题日益严重，尤其是土壤中的重金属污染对农作物生长造成了严重影响。铜（Cu）和铅（Pb）是常见的重金属污染物，它们对作物生长具有双重作用：低浓度时可能促进生长，而高浓度则会抑制生长并导致减产。因此，开发一种快速、无损且准确的方法来区分和监测重金属污染元素对土壤修复和风险评估具有重要意义。
高光谱遥感技术因其高光谱分辨率、实时性和大面积监测能力，在重金属污染监测中展现出巨大潜力。然而，传统的高光谱数据处理方法（如一阶导数、二阶导数等）在处理复杂光谱信息时存在局限性。本研究旨在探索基于玉米叶片光谱的高光谱技术，结合新型光谱处理方法——多元经验模态分解（Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD）和机器学习算法，实现对Cu和Pb污染元素的准确区分。

研究流程
1. 实验设计
研究在温室中进行玉米植株的生长控制实验，以减少其他因素的干扰。土壤样本取自北京奥林匹克公园的自然土壤，经过处理后用于种植玉米。实验中设置了8个不同浓度的Cu和Pb胁迫梯度（0、50、100、150、400、600、800、1000 μg/g），每个梯度设置3个平行样本。玉米种子经过消毒处理后播种，并在充足水分和光照条件下生长。

1. 数据采集

   • 光谱数据采集：在玉米抽穗期，分别采集顶部嫩叶、中部功能叶和底部基叶的高光谱数据。使用美国Spectra Vista Corporation生产的SVC HR-1024i地物光谱仪进行测量，光源为50 W卤素灯，光纤探头垂直于叶片表面，测量前使用标准白板进行校准。每个胁迫梯度下采集9组光谱数据，最终通过去除异常值后取平均值。
     
   • 叶绿素含量测定：使用SPAD-502仪器同步测量叶片的叶绿素相对含量（SPAD值）。
     
   • Cu和Pb含量测定：采用湿化学法和电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测定叶片、根系和土壤中的Cu和Pb含量。

2. 光谱预处理与特征波段筛选

   • 光谱预处理：引入MEMD方法对光谱数据进行分解，同时采用一阶导数（First Derivative, FD）和二阶导数（Second Derivative, SD）进行预处理。MEMD将光谱曲线分解为多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），以突出光谱中的弱信息。
     
   • 特征波段筛选：使用竞争性自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS）和迭代保留信息变量（Iteratively Retaining Informative Variables, IRIV）方法筛选对Cu和Pb胁迫敏感的特征波段。

3. 模型构建与验证
   基于筛选的特征波段，结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）和XGBoost等机器学习算法，构建Cu和Pb污染元素的区分模型。将数据集分为训练组和验证组，评估模型的分类精度、精确率、召回率和F-score。

主要结果
1. 光谱数据与叶绿素含量变化
研究发现，随着Cu和Pb胁迫浓度的增加，玉米叶片的叶绿素含量呈现下降趋势。低浓度Pb胁迫对叶绿素合成的影响尤为显著。

1. Cu和Pb含量变化
   Cu和Pb在玉米叶片和根系中的含量随胁迫浓度的增加而增加，且根系对Cu的富集能力较强，而基叶对Pb的富集更为明显。

2. 模型性能

   • 基于MEMD预处理的光谱数据，结合CARS和SVM/ELM构建的模型在区分Cu和Pb元素时表现出最佳性能，训练组和验证组的分类精度均超过80%。
     
   • 与其他预处理方法（如FD和SD）相比，MEMD能够更有效地筛选出敏感特征波段，提高模型的区分能力。
     
   • 在不同叶片层次（嫩叶、功能叶和基叶）中，MEMD-CARS-SVM和MEMD-CARS-ELM模型均表现出较高的分类精度。

结论
本研究首次将MEMD方法引入高光谱数据处理，结合机器学习算法，成功实现了对玉米叶片中Cu和Pb污染元素的准确区分。研究结果表明，MEMD预处理能够充分挖掘光谱中的弱信息，显著提高模型的分类性能。相比传统的光谱预处理方法，MEMD具有更高的适用性和准确性。该研究为高光谱遥感技术在重金属污染监测中的应用提供了新的方法和视角，具有重要的科学价值和应用潜力。

研究亮点
1. 创新性方法：首次将MEMD方法应用于高光谱数据处理，解决了传统光谱预处理方法的局限性。
2. 高效模型：结合CARS和机器学习算法构建的模型在区分Cu和Pb元素时表现出色，分类精度超过80%。
3. 多层次分析：研究涵盖了玉米植株的不同叶片层次，全面评估了Cu和Pb胁迫对叶片光谱和生理特性的影响。
4. 应用价值：为快速、无损地监测土壤和植被中的重金属污染提供了技术支持，对食品安全和环境保护具有重要意义。

其他有价值内容
研究还探讨了Cu和Pb在玉米植株中的富集规律，发现根系对Cu的富集能力较强，而基叶对Pb的富集更为显著。这一发现为利用植物修复技术治理重金属污染提供了理论依据。此外，研究还通过可视化方法展示了模型区分Cu和Pb元素的效果，进一步验证了模型的可靠性。