基于CWT的黑土有机质含量野外高光谱反演模型

• 作者: 佟志军 张继权 朱晓萌 李向前 林鹏达 赵云升
• 来源期刊: 水土保持研究
• 关键词: 黑土有机质 野外高光谱 连续小波变换 多元逐步回归 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 46-52,57
• 页数: 8页
• 分类号: TP79|S127|S153
• 语种: 中文

摘要

为解决黑土有机质含量野外高光谱反演存在的困难,提高反演模型精准性,对吉林省黑土进行了采样、野外光谱测量和室内化验分析,剔除噪声波段,将测得的光谱数据(R)进行倒数的对数[lg(1/R)]及一阶微分(R’)变换,经连续小波变换(CWT)得到了R,lg(1/R)、R'不同分解尺度下对应的小波系数;通过分析R,lg(1/R)、R'及对应小波系数与土壤有机质含量的相关性,得到了显著性强相关的敏感波段;采用多元逐步回归(MSR)及偏最小二乘回归(PLSR)方法建立了黑土土壤有机质含量多种高光谱反演模型.结果表明:常用光谱分析方法中,R’与土壤有机质含量的R2高于R,lg(1/R);经CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的R2则提高显著,提高了0.3左右;R-CWT,lg(1/R)-CWT,R’-CWT的两种模型建模集的效果均较显著(R2≥0.75,RMSE≤0.25),且均优于对应的常规变换下的效果;建模集中PLSR比MSR模型更佳;验证集中结果相似,但精度稍低;总体上,经过CWT处理后的模型均具有较高的估测精度,以R’-CWT的PLSR模型最佳,能够较为全面稳定地反演土壤有机质含量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继权	东北师范大学环境学院	92	1795	22.0	40.0
5	赵云升	东北师范大学地理科学学院	89	1083	22.0	29.0
6	佟志军	东北师范大学环境学院	26	509	12.0	22.0
10	林鹏达	东北师范大学环境学院	1	7	1.0	1.0
14	李向前	东北师范大学环境学院	2	8	1.0	2.0
18	朱晓萌	东北师范大学环境学院	1	7	1.0	1.0