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摘要
以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,采用分数阶微分对光谱指数进行波段优化,筛选高光谱数据的特征波段,利用偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）构建土壤电导率高光谱数据的估算模型。研究结果表明:（1）分数阶微分的高光谱数据与土壤电导率的相关性:随着分数阶微分阶数的增加,特征波段数呈现逐渐增加的趋势,2阶是特征波段数量最多的阶数,特征波段数量为335（P=0.01）,相关系数绝对值最大为0.64。（2）分数阶微分优化光谱指数的高光谱数据:随着分数阶微分阶数的增加,光谱矩阵图表现为相关系数在正负值之间波动较大,0.8阶在光谱指数DSI的相关系数绝对值最大为0.75;平方根、对数、倒数的相关系数绝对值最大为0.64。（3）基于PLSR和SVM构建土壤电导率估算模型:基于0.8阶微分和光谱指数DSI筛选的特征波段建立的估算模型估算效果较好,其中SVM构建的估算模型最优,模型精度为RSVMc2=0.89,RMSESVMc=0.03,RSVMv2=0.80,RMSESVMv=1.12。利用SVM估算模型可以有效地对研究区土壤电导率进行定量估算。
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