土壤中不同浓度Cu2+含量映射到土壤光谱上的信息量十分微弱, 并且这些高光谱数据中也存在着难以避免的噪声, 因而本研究的关键是如何在土壤光谱复杂的噪声环境中提取微弱Cu2+信息。 经验模态分解算法(EMD)能够有效去除高光谱数据中的噪声, 且EMD是Hilbert变换对“非线性非稳定”信号时频分析的前提, 当引入Huang变换后, 可利用Hilbert-Huang变换(HHT)模型时频分析高光谱数据以实现降噪处理与信息提取。 通过时频的HHT分析不同浓度Cu2+污染下的土壤光谱, 完成从原始光谱经EMD分解出各本征模态函数(IMF)分量的包络线、 调制信号和频谱等曲线中挖掘土壤光谱的Cu2+污染信息。 研究结果表明, 相同浓度Cu2+污染时的土壤光谱HHT时频分析结果相同, 不同浓度时则不同, 所以也可依据IMF分量反演土壤Cu2+含量。 因此, 高光谱数据的HHT时频分析能为土壤光谱的信息挖掘、 光谱诊断和Cu2+含量反演等提供一种新的方法和思路。