Le problème de la pollution par les métaux lourds dans les sédiments de sol devient de plus en plus préoccupant. Le développement de techniques de détection rapide sur site est devenu un moyen indispensable pour assurer l'efficacité du suivi de la pollution et promouvoir la gestion environnementale. Sur cette base, cette étude propose une méthode d'analyse quantitative des éléments métalliques lourds dans les sédiments de sol basée sur la spectroscopie d'émission induite par laser (LIBS) combinée à des algorithmes d'apprentissage automatique. Tout d'abord, les spectres des échantillons de sédiments de sol ont été collectés à l'aide du dispositif LIBS mis en place, et l'effet des différentes méthodes de prétraitement spectral sur la performance du traitement des données spectrales a été exploré. Ensuite, une sélection des variables caractéristiques a été effectuée sur les données spectrales prétraitées en se basant sur la mesure de l'importance des variables (VIM). Avec l'aide de la validation croisée, les paramètres tels que la méthode de prétraitement et le seuil d'importance des variables ont été optimisés. Sur la base des variables d'entrée optimisées, des modèles d'analyse quantitative des trois éléments métalliques lourds (Pb, Cu et Zn) dans les échantillons de sédiments ont été établis et comparés avec les performances d'autres modèles de calibration. Les résultats montrent que le modèle de calibration VIM-RF proposé dans cette étude présente la meilleure performance prédictive, avec pour Pb un R²_p de 0,9930 et un RMSE_p de 0,0298 mg/kg, pour Cu un R²_p de 0,9810 et un RMSE_p de 0,1127 mg/kg, et pour Zn un R²_p de 0,9920 et un RMSE_p de 0,1662 mg/kg. Par conséquent, la méthode proposée dans cet article est susceptible de fournir une référence théorique pour le dépistage rapide et la gestion de la pollution des métaux lourds dans les sédiments de sol.

sédiments de sol;métaux lourds;spectroscopie d'émission induite par laser;forêt aléatoire;sélection de caractéristiques