基于高光谱的土壤不同颗粒含量预测分析

• 作者: 张雅梅 施梦月 王德彩 郭芳
• 来源期刊: 土壤通报
• 关键词: 土壤 颗粒含量 高光谱 光谱变换 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告|Research Articles
• 页码范围: 777-784
• 页数: 8页
• 分类号: S147.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19336/j.cnki.trtb.2020022702

摘要

以典型黄河下游冲积平原区的土壤为研究对象,分析土壤高光谱特征,探讨土壤质地不同粒级颗粒含量的统一估测途径,为土壤质地快速监测评价提供技术支持.选择原始光谱,及其倒数、对数、标准正交变换、多元散射变化、一阶微分、二阶微分共7种光谱变换形式,首先主成分降维,然后分别建立土壤黏粒、粉粒和砂粒含量的支持向量机预测模型,采用决定系数、均值绝对误差、均方根误差3种精度指标来衡量模型的预测能力.结果表明:原始光谱的对数为最佳光谱变换形式,具有最佳的土壤不同颗粒含量估测能力,决定系数R2＞0.6853,均值绝对误差MA4E≤0.1193,均方根误差RMSE＜0.1683;黏粒含量的变化范围相对集中,预测能力整体表现的相对较强,R2= 0.8127,MAE = 0.0820,RMSE= 0.1248.通过筛选最佳光谱变换处理,主成分降维,支持向量机预测,建立了土壤中黏粒、粉粒和砂粒含量的统一估测途径,实现了简单快捷的高光谱估测.