基于CARS-PLSR算法的土壤有效磷高光谱反演研究

作者：郭鹏; 赵阳; 孙子皓; 陈秀万^*

来源：中国农业信息, 2023, 35(01): 55-66.

• 土壤有效磷
• 高光谱
• 竞争性自适应重加权算法
• 连续投影算法
• 偏最小二乘回归法

【目的 】剔除土壤高光谱中包含的大量冗余和无效信息，探明土壤有效磷（SAP）的敏感波段，简化SAP的高光谱估算模型并提高模型的预测精度。【方法 】文章以四川省崇州市西河流域110个土壤样本为研究对象，利用ASD Fieldspec3地物光谱仪在室内条件下测定350～2 500 nm波段范围的土壤高光谱数据。对光谱数据进行预处理后，采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）优选的波长变量作为建模参数，运用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型并比较其精度。【结果 】结果表明，标准正态变换预处理方法是SAP的最佳土壤光谱数据预处理方法。基于标准正态变换后的光谱数据，CARS、SPA算法可将预测SAP的关键波段变量分别压缩至54和13个，CARS-PLSR模型与SPAPLSR模型相比，相关系数由0.894提高到0.945，均方根误差由5.73降低到3.56。【结论 】土壤高光谱数据经标准正态变换后，采用CARS-PLSR算法可有效提高有效磷含量预测的鲁棒性。该结果可为高光谱数据快速反演土壤有效磷含量提供理论依据。

• 单位
  北京大学