1. 引言

土壤微塑料是指直徑小于5mm的塑料顆粒，它們在土壤中的廣泛分布對生態(tài)系統(tǒng)構成了嚴重威脅。高光譜成像技術以其高分辨率光譜信息和無損檢測能力，為微塑料的快速識別和分類提供了新的技術途徑。

2. 實驗背景

土壤微塑料的來源多樣，包括塑料制品的分解、磨損等。這些微塑料顆粒具有強疏水性和遷移性，易在土壤中積累，影響土壤質量和生態(tài)平衡。

3. 實驗裝置與原理

本實驗采用近紅外高光譜相機，結合高光譜數據處理軟件，對微塑料樣品進行光譜特征分析，實現顆粒的分類識別。

4. 實驗操作

4.1 樣品準備

選取4種常見的微塑料材料（PS、PA、PLA、PE），制備1-3mm大小的顆粒樣品。

4.2 數據采集

使用高光譜相機在36cm高度對樣品進行成像，獲取900-1700nm波段的光譜數據。

4.3 數據預處理

利用專業(yè)軟件對采集的高光譜數據進行降噪、反射率計算等預處理。

4.4 分類識別

采用深度學習算法對預處理后的數據進行分析，建立不同塑料材質的光譜數據庫，實現顆粒的自動分類。

5. 實驗結果

實驗結果顯示，不同材質的微塑料在1100-1200nm波段具有明顯的吸收峰差異。通過深度學習算法，可以有效地區(qū)分不同材質的微塑料顆粒。

6. 可行性研究結論

高光譜成像技術結合深度學習算法，能夠實現土壤微塑料顆粒的快速準確分類。盡管在塑料邊緣部分存在一定的誤判情況，但整體分類準確度較高，顯示出良好的應用前景。

7. 討論

實驗結果表明，高光譜成像技術在微塑料分類中具有較高的潛力。然而，為了進一步提高分類的準確性，需要擴大樣本數據庫，優(yōu)化算法模型。

8. 結論

本研究表明，高光譜成像技術是一種有效的土壤微塑料顆粒分類工具，對環(huán)境監(jiān)測和塑料污染治理具有重要意義。

9. 建議

• 擴大樣本數據庫，增加不同類型和來源的微塑料樣本。

• 優(yōu)化深度學習算法，提高模型的泛化能力和分類準確度。

• 開展實地應用研究，評估高光譜成像技術在不同環(huán)境條件下的適用性。