基于超限学习机的矿区土壤重金属高光谱反演

• 作者: 李海东 谭琨 闫庆武 马伟波
• 来源期刊: 生态与农村环境学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 超限学习机 土壤 重金属 遥感反演 高光谱 复垦矿区
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 213-218
• 页数: 6页
• 分类号: P237|TD88
• 字数: 3619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11934/j.issn.1673-4831.2016.02.007

摘要

近年来采用可见光近红外光谱反演矿区土壤重金属受到重视，但土壤中重金属含量微小，光谱特性非常脆弱，对反演模型提出了较高要求。针对复垦矿区的土壤重金属反演研究，引入超限学习机（ extreme learning machine，ELM）方法进行反演建模，与传统的偏最小二乘（ partial least squares regression， PLS）方法和支持向量机（ support vector machine， SVM）方法进行分析比较。通过对光谱数据进行预处理和相关性分析后，对30个土壤样本数据运用3种模型进行反演，并对其中10个预测样本进行模型检验。结果表明，ELM对于重金属Zn、Cr、Cd和Cu的预测精度要高于SVM和PLS，对重金属As和Pb的预测能力与SVM基本相当。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海东		61	607	16.0	20.0
2	谭琨	中国矿业大学环境与测绘学院	39	553	11.0	23.0
3	闫庆武	中国矿业大学环境与测绘学院	50	733	15.0	25.0
4	马伟波	中国矿业大学环境与测绘学院	2	23	2.0	2.0