首页|基于PCA敏感波段筛选与SVM建模的银川平原土壤有机质高光谱估算

基于PCA敏感波段筛选与SVM建模的银川平原土壤有机质高光谱估算

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
为确定银川平原土壤有机质(SOM)含量的最佳估算模型,实现SOM的快速、准确监测,本研究以银川平原5 km×5 km网格法采集的171个表层土壤样品为对象,测定SOM含量及其野外350～2500 nm高光谱反射率.对光谱经重采样和预处理后得到标准正态变量(SNV)、峰值归一化(MAN)、一阶微分(FDR)、对数的倒数(LR)和倒数的对数(RL)5种光谱指标.基于相关系数法确定SOM的敏感光谱波段,进而采用逐步回归(SR)、灰色关联度(GCD)和主成分分析(PCA)对敏感波段进行最优建模变量提取,最后结合岭回归(RR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和反向神经网络(BPNN)建立SOM的估算模型.结果 表明:与REF相比,经常规变换后5种光谱指标与SOM间的相关性并未发生显著变化.基于SR、GCD和PCA提取最优建模变量,光谱指标SNV为共有输入变量;与SR和GCD相比,PCA筛选方式所建模型估算精度最优.基于光谱指标RL建立的PCA-SVM模型精度最高,RC2、RP2和RPD分别为0.74、0.78和2.08.本研究通过对比分析不同光谱变换、变量筛选方式和建模方法下的模型精度,确定RL-PCA-SVM为最优估算模型,可以为银川平原及同类地区SOM含量的快速监测提供科学依据.
Hyperspctral estimation of soil organic matter content in Yinchuan plain,China based on PCA sensitive band screening and SVM modeling

尚天浩、毛鸿欣、张俊华、陈睿华、王芳、贾科利

展开 >

宁夏大学地理科学与规划学院,宁夏银川750021

宁夏大学生态环境学院,宁夏银川750021

西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室,宁夏银川750021

西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地,宁夏银川750021

展开 >

高光谱 有机质 光谱预处理 变量优选方式 模型

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金宁夏自然科学基金

420670034206104741761066420670222020AAC03113

2021

10.13292/j.1000-4890.202112.017

生态学杂志
中国生态学学会

生态学杂志

CSTPCDCSCD
影响因子：1.439
ISSN：1000-4890
年,卷(期)：2021.40(12)
  • 10
  • 26