本文關(guān)鍵詞： 光譜分析 土壤 有機(jī)質(zhì) 小波包 局部最相關(guān)　出處：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高光譜遙感可以實(shí)現(xiàn)水稻土排水期有機(jī)碳含量的快速預(yù)測(cè),但土壤反射率受多種噪聲的影響,有機(jī)碳光譜信號(hào)探測(cè)受阻,預(yù)測(cè)模型性能低下,如何在去除噪聲的同時(shí)最大限度地保持有機(jī)碳光譜信號(hào)十分重要。以原狀新鮮水稻土為研究對(duì)象,采用Bior1.3小波系對(duì)反射光譜進(jìn)行1~7層小波包變換,通過相關(guān)分析確定最大分解層;將原始反射率至最大分解層以內(nèi)的各層光譜相關(guān)系數(shù)組成相關(guān)系數(shù)集,采用局部最相關(guān)算法(local correlation maximization,LCM)構(gòu)造土壤有機(jī)碳最優(yōu)光譜;最后基于最優(yōu)光譜建立有機(jī)碳含量偏最小二乘預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行分析。結(jié)果顯示:1)隨著小波包分解層數(shù)的增加,土壤反射率與有機(jī)碳含量的相關(guān)性不斷增強(qiáng),到第6層達(dá)到最高,確定為小波包最大分解層;2)基于LCM構(gòu)造的最優(yōu)光譜比未去噪光譜平滑,比小波包去噪光譜保留了更多光譜細(xì)節(jié);3)未去噪光譜、小波包去噪光譜和LCM最優(yōu)光譜有機(jī)碳預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.693、0.727和0.781,均方根誤差為1.952、1.840和1.679 g/kg,殘留預(yù)測(cè)偏差為1.85、1.97和2.17。小波包-局部最相關(guān)算法在去噪同時(shí)有效保持了土壤有機(jī)碳光譜信號(hào),可提高水稻土有機(jī)碳含量高光譜預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:Hyperspectral remote sensing can quickly predict the organic carbon content in paddy soil during drainage period, but the soil reflectivity is affected by many kinds of noise, the detection of organic carbon spectrum signal is blocked, and the performance of prediction model is low. It is very important to keep the organic carbon spectral signal while removing noise. Taking the raw fresh paddy soil as the research object, the Bior1.3 wavelet system is used to transform the reflected spectrum into 1 / 7 layers of wavelet packet. The maximum decomposition layer is determined by correlation analysis, and the spectral correlation coefficients from the original reflectance to the maximum decomposition layer are formed into the correlation coefficient set, and the local correlation maximization algorithm is used to construct the optimal spectrum of soil organic carbon. Finally, the partial least square prediction model of organic carbon content based on the optimal spectrum is established and analyzed. The results show that the correlation between soil reflectivity and organic carbon content increases with the increase of wavelet packet decomposition layers, and reaches the highest in the sixth layer. The optimal spectrum based on LCM is smoother than the unnoised spectrum, and retains more spectral details than the wavelet packet denoising spectrum. The validation decision coefficients of wavelet packet denoising spectrum and LCM optimal spectral organic carbon prediction model are 0.693 ~ 0.727 and 0.781respectively, the root mean square error is 1.952 ~ 1.840 and 1.679 g / kg, and the residual prediction deviation is 1.85 ~ 1.97 and 2.17 respectively. The wavelet packet-local correlation algorithm has denoising at the same time. To maintain the soil organic carbon spectral signal, It can improve the precision of hyperspectral prediction of organic carbon content in paddy soil.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(KYZ201522) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571171)
【分類號(hào)】：S153.6

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