GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的应用

• 作者: 杨玉盛 江振蓝 沙晋明
• 来源期刊: 地理学报
• 关键词: GWR模型 土壤重金属 空间异质性 高光谱 福州市
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 土地利用与环境变化
• 页码范围: 533-544
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11821/dlxb201703013

摘要

目前土壤重金属高光谱反演模型大多忽视了重金属与光谱变量间相关关系的空间异质性,这与实际情况不相吻合,而地理权重回归(GWR)模型能有效地揭示变量间关系的空间异质性.本文以福州市土壤重金属Cd、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni为对象,构建土壤重金属预测的GWR高光谱模型,并将预测结果与普通最小二乘法回归(OLS)结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的适用性及局限性.结果表明:①GWR模型在土壤重金属高光谱预测中适用与否取决于重金属对光谱变量影响的空间异质性程度:对于Cr、Cu、Zn、Pb等对光谱变量影响空间异质性大的元素,其GWR预测精度较OLS提高明显,表现为GWR模型的调节R2较OLS模型有了明显提高,分别为OLS模型的2.69倍、2.01倍、1.87倍和1.53倍;而AIC值以及残差平方和较OLS模型却明显降低,AIC值减少量均大于3个单位,残差平方和则仅分别为OLS模型的25.33％、30.09％、47.22％和86.84％;对于Cd和Ni等对光谱变量影响空间异质性小的元素,相较于OLS模型,GWR模型的调节R2分别提高了0.015和0.007,残差平方和分别减少了5.97％和4.18％,但AIC值却分别增加了2.737和2.762,GWR预测效果改善不明显;②光谱变换可以有效增强土壤重金属的光谱特征,其中以光谱的倒数变换效果最好,而且该变换及其微分形式可以很好地提高模型的预测效果;③GWR模型的应用前提是变量间关系的空间非平稳性,适合在与土壤光谱变量间关系具有显著空间异质性的重金属高光谱预测中推广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨玉盛	福建师范大学地理科学学院	92	3513	33.0	57.0
2	沙晋明	福建师范大学地理科学学院	77	881	16.0	26.0
3	江振蓝	福建师范大学地理科学学院	5	123	5.0	5.0