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：土壤通报, 2021, 52(04): 777-784.

DOI：10.19336/j.cnki.trtb.2020022702

• 土壤
• 颗粒含量
• 高光谱
• 光谱变换
• 主成分分析
• 支持向量机

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MAE≤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。

• 单位
  河南农业大学