土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)含量是評(píng)價(jià)土壤肥力的重要指標(biāo)。以新疆渭-庫(kù)綠洲為研究區(qū),對(duì)室內(nèi)獲取的SOM含量及反射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Savitzky-Golay (S-G)平滑和一階微分(FD)預(yù)處理。在此基礎(chǔ)上,為減小敏感波段遴選對(duì)建模精度的影響,引入諧波分析(HA)算法對(duì)全波段光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行諧波分解。基于主成分分析(PCA)降維后的7個(gè)主分量對(duì)SOM含量進(jìn)行基于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法(GA)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線(xiàn)性回歸(MLR)方法的定量估算,并對(duì)估算精度進(jìn)行比較。結(jié)果表明:HA預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)與SOM含量的相關(guān)性相較于FD數(shù)據(jù)有了明顯提高;非線(xiàn)性模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估算精度明顯高于線(xiàn)性模型MLR;在非線(xiàn)性模型中,GA-BP模型的估算精度最高,其決定系數(shù)為0.92,預(yù)測(cè)集的均方根誤差為3.92×10^-3,相對(duì)分析誤差為1.93。驗(yàn)證了HA算法深度挖掘光譜數(shù)據(jù)的有效性,經(jīng)過(guò)GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以提高SOM含量的估算精度,為土壤屬性的光譜定量估算提供借鑒。

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【文章目錄】：
1 引 言
2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與方法流程
    2.1 研究區(qū)介紹及土壤樣品的制備
    2.2 光譜數(shù)據(jù)的采集
    2.3 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    2.4 HA原理
    2.5 SOM含量的估算流程
    2.6 模型的精度檢驗(yàn)
3 結(jié)果分析與討論
    3.1 光譜的預(yù)處理
    3.2 諧波分析
    3.3 模型的構(gòu)建
    3.4 討 論
4 結(jié) 論



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