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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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构建佛手瓜叶片叶绿素含量估算模型，为实现高光谱技术监测佛手瓜叶片叶绿素含量变化提供参考依据。利用SPAD-502 PLUS叶绿素仪同步测定佛手瓜叶片的SPAD值，以Field Spec 3地物光谱仪采集佛手瓜叶片光谱数据。对原始光谱去噪处理后经一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分变换提取其特征波段，然后利用红边及绿峰位置构建了SPAD值的预测模型，并采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对模型进行精度评价。结果表明，在400～1 000 nm波长范围内，佛手瓜叶片光谱特征在可见光区的绿峰波段反射率在22%左右，在近红外区形成高反射率，达到56%左右。通过对原始光谱曲线进行一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分数学变换后，提取出佛手瓜叶片的特征波长分别有520、550、640、650、670、680、700 nm。以单一红边位置与佛手瓜SPAD值建立的模型，r2为0.814 2,以此模型进行SPAD值预测，得到预测值与实测值的决定系数r2为0.833 7,RMSE为2.83,RE为... 相似文献
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【目的】 在叶片水平上构建基于高光谱的苹果品种叶片铁素含量估测模型,为探寻实时、高效、无损的果树树体营养诊断提供技术途径。【方法】以苹果品种岩富10号为材料,测定岩富10号叶片光谱数据和铁素含量,采用光谱分析和相关分析法,筛选与叶片铁素含量相关性较强的光谱组合,利用偏最小二乘法构建苹果叶片铁素含量光谱估测模型。【结果】岩富10号苹果叶片一阶微分光谱与铁素含量的敏感波段为R′990、R′1 113、R′1 360、R′1 408,相关系数最高为-0.698 9。对敏感波段两两进行加、减、乘、除运算,最优波段组合形式R′990×R′1 048与铁素含量相关系数为0.846 2。估测模型拟合度(R2)最高为0.827 5。【结论】苹果叶片一阶微分光谱组合与铁素含量显著相关(P<0.05),光谱组合能够明显提高其相关性,偏最小二乘法与逐步回归建模相比估算模型的精度更佳,可以用于苹果叶片铁素含量的光谱估算。 相似文献
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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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为实现陕西关中地区夏玉米叶片含水率遥感估算,本研究通过夏玉米叶片高光谱反射率和含水率的测定,利用原始光谱及转换光谱,构建任意两波段的光谱指数,分析光谱指数与叶片含水率之间的关系,构建玉米叶片含水率估算的单因素回归模型和基于支持向量回归算法(SVR)、反向传播神经网络回归算法(BPNN)和麻雀搜索随机森林回归算法(SSA-RFR)的多因素模型,并根据模型精度筛选玉米叶片含水率估算的优化模型。结果表明,随叶片含水率的增加,短波红外波段的光谱反射率降低,最优光谱指数的构成波段主要位于短波红外波段,其中基于一阶导数光谱的比值光谱指数(R1 563/R1 406)和归一化光谱指数[(R1 563-R1 406)/(R1 563+R1 406)]与叶片含水率相关性最佳,其相关系数绝对值均达0.83;多因素回归模型的模拟效果优于单因素回归模型,基于麻雀搜索随机森林回归模型的精度最高,验证集决定系数(R2)为0.78,均方根误差(RMSE)和相对误差... 相似文献
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【目的】以高光谱技术为核心,结合理化数据,建立快速、无损的冬小麦冠层水分含量估算模型,为利用高光谱技术进行小麦水分含量的无损检测提供参考。【方法】测定两种冬小麦的叶片、植株含水量,采集其光谱数据作SG平滑、一阶导数和二阶导数处理,分析其相关关系,构建冬小麦叶片和植株含水量的多种估算模型,进行精度评价。【结果】不同光谱数据处理中一阶导数变换能够显著增加与小麦含水量的相关性,叶片含水量在456 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.87,植株含水量在457 nm波长处达到了最大负相关,相关系数为0.890 9;偏最小二乘回归构建的水分含量估测模型拟合精度优于线性和多元回归模型,线性模型采用R650、SG1944、R′456、R″681构建的模型估测叶片含水量较好,估测植株含水量R664、SG663、R′457、R″ 681精度较高; 多元线性回归和偏最小二乘回归都是采用一阶导数变换构建的模型拟合精度最高,叶片和植株水分含量估测模型的外部检验R2分别达到0.803 2、0.867 0、0.854 0、0.885 6。【结论】小麦原始光谱一阶导数变换后能够显著提高与水分含量的相关性,利用PLSR方法构建的小麦水分含量估测模型拟合精度最高。 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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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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为高效无损获得枸杞叶片叶绿素含量,基于无人机搭载高光谱成像仪实拍的宁夏枸杞叶片高光谱图像,结合手持叶绿素仪测定的叶片叶绿素含量,通过对高光谱图像进行特征波段选取并利用光谱微分技术处理,以反射率一阶导数为输入变量,设置不同训练集及数量,选用BP、Elman两种神经网络并分别用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)进行优化,通过预测效果比较确定枸杞叶绿素含量预测的最优模型。结果表明,相比于传统的BP、Elman神经网络,优化后的模型预测结果更好,尤其PSO-Elman模型,预测模型变量为原始反射率与反射率一阶导数的R2分别为0.91408、0.98967。本研究结果可为宁夏枸杞的生产管理提供一定的技术支持。 相似文献
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【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性,构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型,为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象,同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值,研究不同分数阶(0.0～1.4阶,步长0.2阶)微分光谱反演葡萄叶片SPAD值的能力,构建多个基于特征波段和光谱指数的单因素模型及基于连续投影算法的多因素模型。【结果】不同SPAD值葡萄叶片原始光谱曲线整体一致,在可见光区域反射率较低而在近红外区域反射率高;可见光、近红外区域反射率与SPAD值分别呈反比和正比;随着分数阶上升,特征波段由近红外向红边靠近,光谱指数由近红外与蓝光组合变更为近红外与绿光组合,单因素模型建模变量相关性呈先升后降趋势,在0.6阶达峰值;除0.6与0.8阶外,其余分数阶微分光谱单因素模型建模变量均为DSI;多因素模型优于单因素模型,机器学习算法可提升传统回归模型精度,所有模型以0.6阶下SPA-GA-XGBoost回归模型精度最优,其建模与验证R2分别为0.79和0.75,相应均方根误差(nRMSE)分别为15.54%和14.45%。... 相似文献
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盐渍化是影响土壤质量和作物生长的重要因素之一，利用遥感技术大面积获取土壤盐分信息具有重大意义。以新疆玛纳斯河流域农田为研究对象，将偏最小二乘回归模型(PLSR)和BP神经网络模型(BPNN)相结合，构建组合模型来反演土壤盐渍化状况。结果表明，与土壤盐分相关性较高且具有代表性的遥感指数为归-化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和土壤调整植被指数(SAVI)，其相关性系数分别为-0.746、-0.663和-0.733。单项预测模型中偏最小二乘回归模型的预测精度最高，其决定系数(R2)为0.759，均方根误差(RMSE)为3.159。组合模型R2为0.797,RMSE为3.611，其验证精度较单项预测模型有所提高，较PLSR模型提高了0.038，较BPNN提高了0.094。组合模型可更准确地预测出玛纳斯河流域农田土壤盐分空间分布状况。玛纳斯河流域农田土壤盐渍化以轻度和中度盐渍化为主，所占比例达到35.34%和25.66%，与实测结果一致。组合模型较单项模型可以获得更准确的土壤盐分空间分布状况，为新疆玛纳斯河流域农田土壤盐渍化治理和土地资源... 相似文献
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【目的】建立准确、无损的适宜于苹果不同品种和枝梢类型的叶面积估算模型。【方法】以富士及嘎啦不同长度的营养枝梢和果台枝梢叶片为试材,采用数字扫描仪获取叶片长度(LL)、宽度(LW)和叶面积(LA)等叶片形态参数,并采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、赤池信息准则(AIC)对建立的17个有常数项和无常数项叶面积模型精度进行筛选和适宜性评价。【结果】共获得5 207枚叶片形态参数,其中叶面积变异系数最大,达51.59%。叶片形态受品种及枝梢类型的显著影响,其中长枝梢叶片长、宽和叶面积显著大于同类型短枝梢叶片,而营养枝梢叶片长、宽和叶面积显著大于同长度果台枝梢,嘎啦叶片相比富士更为细长。以LL和LW复合变量为自变量的模型5:LA=a(LL×LW)、模型6:LA=a(LL+LW)2、模型9:LA=aLL2+bLW2、模型16:LA=a(LL×LW)b、模型17:LA=(LL×LW)b的精度可满足富士和嘎啦各类枝梢叶面积的估算,但需针对各品种和枝梢类型单独建... 相似文献
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为获取水产颗粒饲料的悬浮速度参数，采用自制悬浮速度测定试验台对膨化饲料与颗粒饲料的悬浮速度进行测定，并采用双因素等重复试验法和响应曲面法分析了粒径（1~4 mm）和含水率（5%~25%）对水产颗粒饲料悬浮速度的影响。结果表明：粒径和含水率对膨化饲料和颗粒饲料的悬浮速度均影响极显著，且粒径比含水率对悬浮速度的影响更显著，但粒径和含水率的交互作用对悬浮速度影响不显著；膨化饲料和颗粒饲料悬浮速度均随粒径和含水率的增加而增加；以决定系数和变异系数为评价指标进行比较，膨化饲料悬浮速度的三阶预测模型效果最佳，决定系数R2为0.993 1；颗粒饲料悬浮速度的双因素交互预测模型效果最佳，决定系数R2为0.959 1。经过试验验证，膨化饲料和颗粒饲料悬浮速度预测模型的相对误差范围分别为±5.4%和±6.1%，说明预测模型可靠。试验结果可为气动式投喂装置、气力输送装置和分选装置的设计提供参考和依据。 相似文献
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【目的】分析325～1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性,研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法,建立核桃叶片氮元素含量的预测模型,为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法;采用连续投影算法筛选出了特征波段;采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好;采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型,模型的验证集决定系数R2达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比,筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响,提取出了有效成分相关的光谱信息,提高了建模质量。 相似文献
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【目的】生物量是草地生态系统物质和能量基础,是最基本的生态参量。以往基于卫星和航空遥感定量反演草地生物量过于专业化,难以在牧民间推广。因此,本文提出一种用手机近距离拍摄的真彩色图像估算牧草生物量方法,构建牧草生物量估算模型,为牧民方便、快捷、无损地掌握牧场牧草长势提供理论依据和技术支撑。【方法】首先,利用手机超高分辨率真彩色图像,分别基于植被指数、纹理特征以及联合植被指数和纹理特征构建牧草生物量估算特征集合。其次,为防止过多的特征提取带来维度灾难,提出一种XGBoost与序列前向选择相结合的特征选择算法（XGB-SFS）,进行特征筛选及最优子集构建。最后,使用随机森林回归和留一法交叉验证对比不同特征集合构建模型的生物量估算效果,分析不同类型特征及XGB-SFS算法在牧草地上生物量（Above Ground Biomass,AGB）估算中的作用。【结果】（1）对比单类型特征构建的模型,基于空间纹理特征的估算模型（R2=0.76）要优于基于光谱植被指数估算模型（R2=0.73）,表明纹理特征在超高分辨率牧草AGB估算中具有一定作用;（2）对比特征选择后的模型,联合空谱多类型特征构建模型优于任何一种单类型特征模型（R2=0.83,RMSE=127.57 g·m-2,MAE=81.25 g·m-2）,表明使用多类型特征构建模型,可一定程度上提高牧草AGB估算精度。（3）对比特征选择前后构建的模型,特征选择后的模型估算AGB效果要明显好于未进行特征选择的模型,且筛选出的特征与牧草生物量之间都存在较高的相关性,表明XGB-SFS能够很好降低数据维度的同时提高牧草AGB估算精度。【结论】手机超高分辨率真彩色图像可以对牧草生物量进行准确估算,本文提出的XGB-SFS算法也能从众多特征中筛选出与牧草生物量相关性较高的特征并提高模型估算精度。与以往专业遥感定量反演草地生物量相比,本文方法具有面向大众、成本低廉、使用方便等优势,研究将手机现场采集的数据与遥感和机器学习方法相结合,可开辟新的视角,支持农业信息化发展。 相似文献
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叶面积指数(leaf area index,LAI)是植被冠层重要的结构参数之一,与冠层生理过程密切相关,也是植被遥感领域关注的重要参数之一。本研究对已在轨运行7年的高分一号卫星WFV传感器的植被监测性能进行评测,以吉林省农安县典型玉米分布区作为研究区域,结合地面同步观测的叶面积指数和冠层光谱等实测数据,借助归一化植被指数(NDVI)、比植被指数(RVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、修改性土壤调节植被指数(MSAVI)这5种植被指数,对比分析地面实测光谱与GF-1/WFV光谱对玉米冠层叶面积指数的估算能力。通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对误差(RE)和预测残差(RPD)等参数筛选最优模型。研究结果显示,各种植被指数与LAI之间的相关性均表现为地面实测光谱高于GF-1/WFV星载光谱;对比不同植被指数与LAI的相关性发现,地面光谱和星上光谱构造的植被指数中,均表现为MSAVI与LAI的相关性最高;基于地面光谱和星上光谱的MSAVI构建的估算模型中,R2最高值所对应的函数类型不同,基于地面光谱的函数中,R2最高值对应的是指数模型,而基于GF-1/WFV星上光谱的函数中,二项式的R2最高。 相似文献
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单位面积穗数是小麦产量构成的重要因素,利用图像信息处理技术快速、准确地估测田间小麦穗数,可以为小麦长势监测和产量估测提供直接依据.利用无人机路径规划和控制系统(fragmentation monitoring and analysis with aerial photography,FragMAP)获取标准统一、高分辨... 相似文献
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水文要素是研究黄土高原水土流失的重要因子,为揭示陕北黄土高原水文地形要素之间的相关规律。基于90 m航天飞机雷达地形测绘使命(Shuttle Radar Topography Mission, SRTM)数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)数据,提取陕北黄土高原相关水文地形因子,包括坡度坡长因子(slope length and slope gradient factor, LS)、地形湿度指数(Topographic Wetness Index, TWI)及沟壑密度,并对三类水文因子进行了相关性分析。地形湿度指数与坡度值采用指数拟效果最好,R2值为0.8168,坡度坡长因子与坡度值采用线性拟合效果最好,R2值为0.993,沟壑密度与坡度值采用多项式拟合效果最好,R2值为0.0604。地形湿度指数与坡度坡长因子采用指数拟效果最好,R2值为0.8385,坡度坡长因子与沟壑密度采用二次多项式拟合效果最好,R2值为0.2077,地形湿度指数与沟壑密度采用多项式拟合效果最好,R2值为0.2801。坡度坡长因子、地形湿度指数、沟壑密度均在一定程度反映了出实际地貌。坡度坡长指数与坡度存在线性显著相关关系。坡度越大地形湿度指数越小。沟壑密度随汇流阈值设置的增大而减小。 相似文献