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文檔簡介
1、本文以三江源為研究區(qū),以野外采集的149個表層土壤(0~30cm)樣本為數(shù)據(jù)源,從實驗室測定的17種土壤特性(包括全氮、全碳、碳氮比、有機(jī)質(zhì)、pH值及硅、鋁、鐵、鎂、錳、砷、鉛、鋅、鎘和鉻元素)含量與土壤光譜反射率入手,經(jīng)過三種平滑方法平滑(Savitzky–Golay平滑、小波變換和九點加權(quán)移動平均)和一階微分變換后的光譜反射率,分別采用相關(guān)性分析法、多元逐步回歸分析以及遺傳算法,篩選主要土壤特性的特征譜段,并構(gòu)建了各種土壤特性的偏最
2、小二乘回歸(PLSR)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)和支持向量機(jī)(SVM)模型。確定每種土壤特性的最佳估算模型并優(yōu)選出最佳光譜平滑去噪方法以及最優(yōu)篩選特征波段方法,并與基于全波段建立的PLSR、BPNN和SVM模型做對比,研究結(jié)論如下:
(1)利用Savitzky-Golay卷積平滑(SG)、小波變換(WT)和九點加權(quán)移動平均(NWA)法對土壤光譜反射率進(jìn)行平滑去噪,結(jié)果表明:在本研究中WT相較于其他兩種平滑去噪方法(SG和NWA
3、)更適合去除本研究中土壤樣本的光譜反射率噪聲;
?。?)基于PLSR、BPNN和SVM三種方法分別建立的光譜全波段與17種土壤特性含量之間的估算模型,結(jié)果表明模型估算能力順序為SVM模型>BPNN模型>PLSR模型;土壤特性與光譜之間并非簡單的線性關(guān)系,因此PLSR模型表現(xiàn)出了一定的局限性,而BPNN和SVM模型能夠較好的處理光譜與土壤特性之間的非線性關(guān)系;
?。?)基于三種特征波段選擇方法,即相關(guān)分析法(CA)、多元逐
4、步回歸分析方法(SMLR)及遺傳算法(GA),分別與PLSR、BPNN和SVM方法相結(jié)合構(gòu)建的估算模型結(jié)果表明:對PLSR模型來說,GA>SMLR>CA;對BPNN模型來說,GA>SMLR和CA,而SMLR與CA估算能力基本相當(dāng);對SVM模型來說,SMLR>GA>CA。不同的建模方法與最佳模型精度特征波段挑選方法相互選擇,應(yīng)根據(jù)不同建模方法去選擇相適應(yīng)的特征波段選擇方法,總體來說GA和SMLR這兩種挑選特征波段的方法與三種建模方法所構(gòu)建
5、的模型精度優(yōu)于CA,今后可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的CA法去挑選特征波段。
(4)相較于全波段建模,特征波段建模精度整體比全波段建模精度低,但特征波段建模所需要的波段少、數(shù)據(jù)冗余度低、模型運行效率快、模型更加穩(wěn)定,在該研究區(qū)能夠代替全波段建模估算土壤特性含量。
?。?)綜合比較全波段與特征波段的估算模型發(fā)現(xiàn),所有模型均對全氮(TN)、全碳(TC)和有機(jī)質(zhì)(SOM)具有極好的估算能力,對硅(Si)、錳(Mn)、銅(Cu)和汞(Hg)元
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