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土壤微塑料污染问题日益严峻，然而针对陆地生态系统中微塑料的深入研究尚显不足。本研究旨在通过高光谱成像技术结合先进的化学计量学算法，实现对土壤中微塑料的直接识别与可视化分布，进而填补这一研究空白。
首先，我们在土壤表层发现并收集了部分风化的塑料碎片及其周围5厘米厚的土壤样本，总重量约为3千克。这些样本被带回实验室后，被均分为两组。一组通过饱和NaCl水溶液法提取并鉴定微塑料的具体成分；另一组则用于构建基于高光谱成像技术与化学计量学算法的微塑料识别模型。
为模拟真实土壤环境中的微塑料存在状态，我们进一步制备了模拟土壤样品。通过手工剪切和筛分，我们将提取的微塑料（白色与黑色）划分为1-5毫米和0.5-1毫米两种粒径范围，并混入新鲜叶子、枯萎叶子、岩石和树枝等自然物质，以模拟复杂的野外土壤环境。所有土壤样品在真空烘箱中80℃下干燥8小时，以去除水分，确保实验的准确性。
利用高光谱成像系统，我们对模拟土壤微塑料样品进行了全面扫描，获取了包含丰富光谱信息的高光谱图像。图像中，不同材料（如白色微塑料、黑色微塑料、新鲜叶子等）以不同颜色进行标记，便于后续分析。
通过对图像上每种材料的感兴趣区域（ROI）进行光谱曲线分析，我们发现新鲜叶子因富含叶绿素而在可见光区域表现出显著的光谱特征，使得其与其他材料易于区分。相比之下，白色和黑色PE微塑料在光谱特征上存在差异，尤其是黑色PE微塑料在整个光谱范围内反射率最低，增加了识别难度。
为了找到最佳的微塑料识别算法，我们采用了三种监督分类方法：多元判别分析（MD）、机器学习（ML）和支持向量机（SVM）。通过计算每种方法的精确度（P）和回收率（R），我们发现SVM算法在处理高光谱图像时表现出更高的信噪比和更少的背景噪声，从而显著提升了微塑料的识别效果。
我们针对微塑料的不同粒径（1-5毫米和0.5-1毫米）进行了分类测试。结果显示，对于较大粒径的微塑料，SVM算法能够实现较高的识别精确度；而对于较小粒径的微塑料，通过优化图像形态学预处理（如侵蚀和膨胀操作），也显著提升了识别效果。
为了验证模型的广泛适用性，我们收集了六种不同颜色和化学组成的家用塑料聚合物，并测试了它们在高光谱成像技术下的识别效果。结果表明，对于粒径为1-5毫米和0.5-1毫米的六种常见微塑料，模型均表现出良好的识别能力，平均精确度和回收率均达到较高水平。特别是彩色微塑料由于其更明显的光谱特征，识别效果尤为突出。
本研究成功地将高光谱成像技术与化学计量学算法相结合，实现了对土壤中微塑料的直接识别与可视化分布。通过比较不同监督分类方法，我们发现SVM算法在微塑料识别中具有显著优势。此外，研究还揭示了微塑料粒径对识别效果的影响，并提出了相应的优化策略。
未来，我们计划进一步扩展该技术的应用范围，如探索不同土壤类型和环境条件对微塑料识别的影响，以及开发更加便携、高效的高光谱成像设备，以满足现场快速检测的需求。同时，我们也将继续优化算法模型，提高识别精度和稳定性，为土壤微塑料污染的监测与治理提供更加有力的技术支持。
