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针对土默川平原地区的土壤盐分含量提出了偏最小二乘与随机森林相结合(RF-PLSR、PLSR-RF)对土壤盐分含量进行预测的回归反演模型.该研究共采集45份土壤样本,随机选取35份为建模集,10份为验证集.试验首先对采集到的高光谱土壤图像进行分割处理提取出土壤在400～1000 nm的原始反射光谱,其次对原始反射光谱进行4种光谱变换(一阶微分、多元散射校正的一阶微分、SG平滑去噪的一阶微分、对数的一阶微分),并与土壤的实测盐分量进行相关性分析(CA),利用相关系数选取敏感波段,最后建立偏最小二乘与随机森林结合的回归反演模型.结果表明,与偏最小二乘回归、随机森林回归单独建模相比,2种模型结合后的预测精度有明显的改善.光谱经过对数的一阶微分变换建立的PLSR-RF反演模型更为明显,其建模集决定系数Rc 2为0.852,均方根误差RMSEc为0.102 g/kg,相对分析误差RPDc为2.600,验证集决定系数Rv 2为0.941,均方根误差RMSEv为0.049 g/kg,相对分析误差RPDv为4.117. 相似文献
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博斯腾湖西岸湖滨带土壤盐分高光谱反演 总被引：3，自引：0，他引：3
选取博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,沿垂直湖岸线方向采集14个土壤剖面70个样本,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪获取高光谱数据,基于Q型聚类分析研究不同含盐量土壤光谱特征,对土壤光谱反射率与含盐量做逐波段相关分析和显著性检验,筛选不同光谱变换下的敏感波段,通过多元逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别以敏感波段和全波段光谱构建12个土壤含盐量反演模型,优选最佳反演模型。结果表明:17种高光谱变换中, 4种最优光谱变换使土壤含盐量与Savitzky-Golay平滑后的反射率极显著相关波段数明显增多,分别是反射率的一阶微分、平方根一阶微分、对数倒数一阶微分、倒数对数一阶微分,综合确定盐分敏感波段聚集在749、1 024、1 083、1 230、1 677和2 387 nm处;以对数倒数一阶微分光谱全波段建立的偏最小二乘回归模型更适合该区0～50 cm土壤含盐量的高光谱反演,其建模和验证决定系数R~2分别为0.93和0.85,均方根误差RMSE分别为0.37和0.42,相对预测偏差RPD为3.57。 相似文献
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以贵州省典型山区耕地土壤高光谱数据为研究对象,基于光谱变换法和机器学习原理构建贵州省山区耕地土壤有机质(SOM)含量估算模型。于2020年8月至2021年3月在贵州省13个县(区、市)采集了120个土壤样品,检测土壤可见光-近红外波段光谱信息,利用5种光谱数据变换(原始光谱、一阶微分、二阶微分、倒数对数的一阶微分、连续统去除)和4类模型(偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和BP神经网络)组合出不同土壤有机质含量的预测模型,按照3∶1选择训练样本和测试样本以估算山区SOM含量。结果表明,一阶微分数据变换与山区SOM含量的相关性较高,相关系数最高达到-0.635;反演模型中,基于一阶微分光谱变换构建的BP神经网络模型精度最高,训练集、测试集的决定系数(R2)分别为0.845、0.838,测试集均方根误差(RMSE)为3.452,相对分析误差(RPD)达到2.470,其次是RF、PLSR模型的RPD较高,SVM模型的RPD最低。光谱数据变换中一阶微分法能极大程度提取出山区耕地的SOM含量信息,BP神经网络模型是估算山区SOM含量的最优模型,本研究结果可为贵州省山区耕地... 相似文献
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山东典型污灌区冬小麦叶片重金属高光谱反演及空间分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
为了大面积、实时监测污水灌溉区冬小麦重金属胁迫状况,以冬小麦叶片重金属Cr、Ni、Pb、Zn、Hg、Cd为研究对象,利用冬小麦冠层光谱数据及金属含量数据,采用逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法,建立基于原始光谱反射率(R)、反射率一阶微分(FDR)、反射率二阶微分(SDR)、光谱参数(SP)的8种冠层光谱反演模型,通过分析所建模型精度,选取最优反演模型,实现研究区内冬小麦叶片重金属的定量反演。结果表明,对于Pb、Zn、Cd,基于反射率一阶微分的偏最小二乘回归模型(FDR-PLSR)为最优模型[Pb:决定系数(R~2)=0.848,相对分析误差(RPD)=1.598;Zn:R~2=0.790,RPD=2.295;Cd:R~2=0.868,RPD=2.406];对于Cr,基于反射率二阶微分的偏最小二乘回归模型(SDR-PLSR)为最优模型(R~2=0.846,RPD=2.013);对于Ni、Hg,基于光谱参数的偏最小二乘回归模型(SP-PLSR)为最优模型(Ni:R~2=0.887,RPD=1.872;Hg:R~2=0.819,RPD=1.684)。从空间插值结果可以看出,冬小麦叶片中Cr、Ni含量在研究区东南部较高,北部及西北部较低;Pb、Zn含量在中部以及南部较高;Hg含量在西北部较低;Cd含量在中部、北部、西北部较低。 相似文献
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基于高光谱的喀斯特地区典型农田土壤有机质含量反演 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便携式地物光谱仪分别获取土壤光谱数据,基于原始光谱反射率和不同光谱变换数据,分析其与土壤有机质含量的相关性,以偏最小二乘法建立模型预测土壤有机质含量。【结果】2种数据源都可以用于土壤有机质含量预测,其中,基于ASD光谱一阶微分变换建立的模型预测精度较高,验证集决定系数(Rv~2)为0.910,相对分析误差(RPD)为2.68;基于GS光谱二阶微分变换建立的模型预测效果较好,验证集Rv~2为0.772,RPD为1.49。【结论】ASD光谱与GS光谱建模预测精度相差较大,ASD光谱客观条件影响较小、光谱波段更宽、光谱分辨率更高,具有更好的预测能力;低空无人机获取的GS光谱也具有一定的预测能力。 相似文献
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对高光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要且有效的途径。利用高光谱技术分析春小麦作物光谱及其叶绿素含量的变化,对原始光谱反射率及对应的对数、倒数、平方根、对数倒数等4种数学变换及其一阶、二阶微分进行预处理运算,分析春小麦叶片叶绿素含量与预处理后的光谱数据相关性,基于选取的敏感波段对春小麦抽穗期叶绿素含量进行偏最小二乘回归法、BP神经网络2种方法建模并进行模型验证及比较。结果表明:对原始光谱数据数学变换的微分预处理可以明显提高春小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的相关性;通过显著性检验的敏感波段数量经一阶、二阶微分预处理呈现明显增加趋势,对应数学变换的波段数量有所不同;对数变换的二阶微分处理所建立的PLSR模型为最优模型,该模型精度参数为决定系数R■=0.93,校正均方根误差RMSE_c=2.53,预测决定系数R~2_p=0.91,预测均方根误差RMSE_p=2.41,相对分析误差RPD=3.20。说明数学变换的微分预处理过后的模型精度和稳健性有了大幅度的提升,并且运用在高光谱遥感反演春小麦抽穗期叶片叶绿素含量上是可行的。 相似文献
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《江苏农业科学》2018,(22)
针对目前干旱半干旱区存在的土壤盐渍化问题,以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,对土壤样品总盐含量及其光谱反射率进行测量。经过15种数学变换,遴选出达到0.01显著性检验的变换形式,利用偏最小二乘回归、主成分回归和多元逐步线性回归方法建立土壤盐分的估算模型。结果表明,(1)多种光谱数据变换形式中,以微分为基础的变换方法具有很好的效果;(2)基于多元逐步线性回归的立方根一阶微分光谱特征波段所构建的模型最优,模型的稳定性和预测精度最高,R2=0.85,RMSEc=1.8 g/kg,RPD=2.36。本研究所建立的模型将为估算土壤盐渍化提供理论依据。 相似文献
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土壤有机碳含量的高光谱估算，可快速、准确监测土壤肥力，为农业生产进行合理施肥提供科学依据。以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区，应用ASD FieldSpec3光谱仪测定表层土壤的高光谱反射率，采用重铬酸钾-外加热法测定表层土壤有机碳(SOC)含量；运用连续小波变换(CWT)分别对土壤高光谱反射率(R)及其一阶微分变换(R′)进行尺度分解，分析不同尺度分解后的数据与表层SOC含量的相关性，筛选敏感波段，分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种模型估算表层SOC含量。研究结果表明，土壤高光谱反射率与SOC含量呈负相关，经过一阶微分变换后，通过极显著性检验(P<0.01)的波段数由1 689个降低为227个，最大相关系数绝对值(|r|)由0.39提高至0.54;土壤高光谱数据CWT处理后，与表层SOC含量的相关性随分解尺度的增加呈现先增后降的趋势。R′-CWT-SVM模型估算效果最优，建模集和验证集R2分别为0.83和0.80,RMSE分别为5.24和3.56,RPD值为2.12,能够有效估算研究区表层SOC含量。 相似文献
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基于最优模型的荒地土壤有机质含量空间反演 总被引：1，自引：0，他引：1
本研究采用Landsat OLI多光谱遥感影像数据,结合实测土壤有机质含量,利用原始影像反射率(A)、反射率一阶微分(A')、反射率二阶微分(A″)建立单波段和多波段回归模型,估算研究区土壤有机质含量,反演其空间格局。结果显示,经微分处理后的影像反射率,与土壤有机质含量相关系数增大。其中A'处理后的遥感影像反射率与土壤有机质含量的相关系数达到-0.850,比原始的提高了0.401,增强了有机质的光谱信息。多波段回归建模效果优于单波段建模。且A'的多波段回归模型预测精度最好,其建模集R~2为0.80,RMSE为3.66,预测集R~2为0.79,RMSE为3.65,RPD为1.96,表明该模型精度高,误差最小,预测效果最优,可以很好地估算该区域的土壤有机质含量。基于一阶微分的多波段回归模型:SOM=23.12-470.94B3-24.35B4-43.06B6,对研究区的SOM含量空间分布格局进行反演,发现反演结果与实际情况吻合,因此,利用多波段回归模型能很好反演研究区SOM含量空间分布格局,表达其不同有机质含量的土壤空间分布与其对应的空间位置,这为土壤有机质面状参数的获取提供了快速而有效的方法。 相似文献
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水稻土中有机质光谱常常受到水分、秸秆等土壤背景的影响,为了减弱或去除非有机质组分对有机质光谱的影响,构建南方水稻土有机质估算模型。利用机载高光谱（GaiaSky Mini2 VN）作为数据源,对原始反射率进行单一和组合变换（去除包络线、倒数、对数、一阶微分、二阶微分单一变换和倒数一阶微分、对数一阶微分、倒数对数组合变换）提取一维特征光谱;通过对变化后光谱进行比值和归一化处理,提取二维特征光谱;构建基于特征光谱的线性（多元回归、偏最小二乘）和非线性（反向传播神经网络、支持向量机）有机质预测模型,监测南方水稻土有机质含量。结果表明：一维光谱变换能显著增强光谱对有机质响应的敏感度,二维光谱变换能充分挖掘光谱信息,增强有机质与光谱之间的内在联系,提高建模精度。非线性模型（BPNN、SVM）尤其是BPNN对土壤有机质拟合性好,建模精度高。基于原始反射率比值指数建立的BPNN模型建模精度达到0952,检验精度达到0889,建模效果最优。该结果适用于南方水稻土有机质监测,对机载高光谱在土壤有机质监测中的特征波段提取和建模方法选择具有重要借鉴意义,对现代农业发展管理提供新的思路。 相似文献
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有效的监测作物氮素营养水平及土壤供氮能力可以为合理施用氮肥提供重要依据。本文以2 年3 点不同氮素水平下不同小麦品种的田间试验数据为基础,运用植被指数和偏最小二乘回归法,比较和分析小麦冠层光谱与叶片氮含量及土壤氮含量的关系。结果表明：小麦冠层光谱与叶片氮含量的相关性分析在可见光波段存在显著负相关,在近红外波段呈显著正相关,而与土壤氮含量的相关性呈相反趋势。基于光谱参数ND705 和GNDVI所建叶片氮含量估算模型的决定系数分别达到0.827 和0.826。基于光谱参数VOG2 所建土壤氮含量估算模型的决定系数达到0.646;与植被指数所建模型相比,综合350~1350 nm光谱波段反射率分别与小麦叶片氮含量、土壤氮含量建立偏最小二乘回归模型的预测精
度均有所提高,决定系数分别达到0.842 和0.654。本研究结果可为小麦氮素营养及土壤供氮水平的诊断监测与合理施肥管理提供了理论依据和技术支持。 相似文献
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蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R2(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R2(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R2分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R2分别为0.64和0.74... 相似文献
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为解决遥感技术在监测耕层土壤有机质方面的应用问题,利用表层土壤光谱对耕层土壤有机质含量进行估测。以山东省济南市章丘区的表层、耕层各76个土壤样本为研究对象,首先对表层光谱数据进行小波变换去噪、剔除异常样本等处理,然后对处理后的光谱反射率进行一阶微分等10种数学变换,在对数倒数一阶微分和对数一阶微分变换后的反射率数据中选取43个与土壤有机质含量相关系数较高的波段,通过主成分分析以累计贡献率大于90%的标准选取5个主成分作为反演因子,利用BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVR)和多元线性回归(MLR)方法建立耕层土壤有机质含量间接估测模型。结果表明,耕层土壤与表层土壤有机质含量之间决定系数R~2达到0.839,显著性P0.01,存在着较强的相关性BPN估测模型的精度最优,决定系数R~2为0.845,平均相对误差为7.642%,RMSE分别为1.622g·kg~(-1)。研究表明,利用表层土壤光谱信息间接估测耕层有机质含量是可行有效的,为耕层土壤有机质的估测问题提供了一种新思路。 相似文献
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【目的】建立基于可见-近红外光谱的土壤游离铁精确预测模型,简单、快速、经济地预测土壤游离铁,有助于研究土壤发生和分类。【方法】采集广西壮族自治区的铁铝土、富铁土、淋溶土和雏形土等82个旱地土壤剖面的B层土壤,进行室内土壤化学分析、光谱测定,分析不同光谱变换后的光谱反射率与土壤游离铁含量的相关性。基于特征波段利用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)法建立土壤游离铁含量光谱预测模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(PRD)确定最优模型。【结果】土壤光谱曲线分别在457、800和900 nm波段附近有明显的游离铁吸收和反射峰特征;土壤游离铁含量与原始光谱反射率呈负相关;原始光谱经过微分变换后,游离铁含量与光谱反射率相关性显著提高;基于400～580和760～1 300 nm特征波段和一阶微分光谱变换的SMLR模型预测精度最高,其验证集的R2和RPD分别为0.85和2.62,RMSE为8.41 g·kg~(-1)。【结论】将可见近红外光谱技术应用于土壤游离铁含量高效快速地预测具有良好的可行性。广西旱地土壤光谱反射率与土壤游离铁含量具有高度的相关性,应用逐步多元线性回归方法可以很好地建立土壤游离铁含量反演模型。 相似文献
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《西南农业学报》2019,(10)
【目的】为更快速准确地估算土壤全钾含量。【方法】本文以土壤高光谱数据和实验室分析所得的土壤全钾含量数据为数据源,研究土壤光谱与土壤全钾含量的关系。在土壤原始光谱预处理的基础上,对其进行光谱平滑、一阶微分、二阶微分和倒数对数等光谱变换处理,筛选出与对土壤全钾含量相关性最高的光谱指标,最终建立模型预测土壤全钾含量。【结果】基于一阶微分变换的光谱变量是估算土壤全钾含量的最佳光谱指标,其构建的土壤全钾高光谱反演模型(y=2E+06x~2+11328x+16.372)效果最佳,决定系数R~2为0.64,均方根误差RMSE为4.850 g/kg。【结论】利用该模型快速估算广东省土壤全钾含量是可行的。 相似文献
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【目的】随着工业发展和城市化推进,土壤重金属不断富集,污染范围迅速扩大,及时精准掌握土壤重金属分布和含量至关重要。通过高光谱数据处理分析和估算方法优化,结合植被指数,增加特征因子数量,提高建模预测精度,为鄱阳湖滨湖区耕地土壤质量监测和农业生产提供技术支撑。【方法】以珠海一号高光谱遥感卫星影像和采样点土壤Cr含量检测数据为基础,对原始土壤反射光谱数据进行一阶微分（FD-R）、二阶微分（SDR）、对数(LogR)和对数一阶微分(LogR-FD)变换,分析土壤Cr含量与光谱变量及植被指数之间的相关性,从而确定土壤特征光谱组合;利用偏最小二乘回归模型（partial least square regression,PLSR）和支持向量机模型（support vector machine,SVM）进行土壤Cr含量的预测建模,对建模集和验证集进行模型精度和稳定性分析;根据模型精度对比分析,确定预测的最佳光谱变换、植被指数组合及预测模型。【结果】（1）土壤原始反射光谱、经FD-R、SD-R、LogR和LogR-FD变换后的反射光谱与Cr含量相关系数在b1-b18波段整体上高于b19-b32波段。经L... 相似文献
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准确估算叶绿素含量对于植物生长监测、产量预测、生境的适宜性评价具有重要作用。为寻求叶片叶绿素含量的高精度估算模型,以石楠为对象,实测叶片叶绿素含量和反射光谱反射率,对原始光谱进行变换并计算植被指数,通过相关性分析挑选特征波段,运用多元逐步线性回归和偏最小二乘回归建立叶绿素预测模型。结果表明:1）FDR的逐步线性回归模型和偏最小二乘模型优于R、1/R、LR、SDR;2）DNDVI(R645,R1 370)的指数函数模型为估算叶绿素含量的最佳单变量模型;3）DRI(R747,R1 464)与RI(R733,R944)的逐步线性回归模型精度最高,验证结果的决定系数R2为0.955,均方根误差RMSE为3.145。因此,该模型可以实现叶片叶绿素含量的准确估算,从而为实现高光谱技术监测植被叶绿素含量变化提供依据。 相似文献
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快速监测土壤重金属污染程度,对发展精细农业、保障食品安全和社会经济可持续发展具有重要意义。本文基于山东省烟台市的70个土壤样本数据,首先分析了土壤重金属镍的分组光谱特性;对土壤光谱反射率进行一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分等六种变换并计算出光谱反射率变换值与土壤镍含量的相关系数,根据极大相关性原则选取光谱特征;然后建立基于BP神经网络的土壤重金属镍含量光谱估侧模型;并利用其它2种建模方法对镍含量进行建模,验证BP神经网络模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随镍含量的升高而降低,呈现负相关性;以(1/R1015)′、(1/R2286)′、(1/ln(R925))′和(1/ln(R1911))′为估测因子,所建镍含量估侧模型的决定系数为R2=0.912,平均相对误差为14.279%。研究表明,利用高光谱技术定量估测土壤镍含量是可行的。 相似文献
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为实现对土壤有机质含量的快速监测,在对土壤有机质含量作倒数变换的同时将土壤高光谱数据进行多种数据变换处理,筛选出与土壤有机质含量倒数变换后相关性最高的光谱指标,最后构建了土壤有机质含量高光谱反演的最佳模型,实现对土壤有机质含量的反演。结果表明:估算土壤有机质含量的最佳光谱指标为反射率一阶微分波段组合R_((587,126)*R_((734,049))*R_((1 095,892)),相关系数为0.769;在此基础上构建的土壤有机质含量高光谱反演模型最佳(Y=5×10~(16)x~3-5×10~(10)x~2+59 471.000 0x+0.101 1),其决定系数R~2为0.65,均方根误差(RMSE)为0.040 mg/kg。将其验证样本预测值与实测值进行比较,平均相对误差为27.00%,RMSE为4.19 mg/kg。该验证结果证明利用该模型进行华南地区土壤有机质含量的快速监测是可行的。 相似文献
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为提高典型黑土区土壤有机质含量的预测精度,结合田间实测数据与遥感影像反射率数学变换数据筛选出最佳特征波段,并建立多种回归模型,对研究区土壤有机质含量预测模型进行优选。结果表明:对影像反射率进行不同的数学变换处理能够扩大数据中对有机质含量变化敏感的细微吸收特征,突出敏感光谱信息。利用标准化模型对处理后的光谱数据贡献率进行量化,结合相关系数筛选最佳特征波段。建模结果显示,支持向量机模型在检验集上的决定系数为0.89,均方根误差为2.81 g·kg-1,模型整体的相对分析误差为2.14,对土壤有机质含量的预测能力极好。研究结果可为黑土区土壤有机质含量的预测模型优选提供参考,也可为中国北部地区耕地的有机质含量监测和有效开发提供基础理论依据。 相似文献