文献类型： 中文期刊
作者： 曾佳辉 1 ; 段四波 2 ; 姚艳敏 2 ; 阎波杰 3 ; 韩文静 2 ;
作者机构： 1.福州大学数字中国研究院(福建)
2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室
3.闽江学院地理与海洋学院
关键词： 土壤有机质;蒙特卡洛交叉验证;分数阶微分;偏最小二乘回归
期刊名称： 中国农业信息
ISSN： 1672-0423
年卷期： 2023 年 35 卷 004 期
页码： 11-25
摘要： [目的]结合分数阶微分和异常值识别,提高土壤有机质模型反演精度,实现土壤有机质含量的快速、准确估计.[方法]文章以吉林省伊通县黑土区为研究区,基于实地采集的213个土壤样本和HyMap-C机载高光谱传感器获取高光谱影像,选择S-G函数和分数阶微分进行光谱预处理,竞争性自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)提取特征波段建立土壤有机质含量偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)反演模型,并使用蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo Cross-Validation,MCCV)进行异常值识别.[结果](1)将分数阶微分用于机载高光谱可以放大光谱特征,阶数越高、特征越明显,低阶分数微分对噪音不敏感;(2)CARS方法能有效压缩光谱信息;全样本建模中0.4阶分数阶微分CARS-PLSR建模表现较优,但总体精度仍然不高;(3)使用MCCV剔除异常值后,0.6阶分数阶微分CARS-PLSR建立的土壤有机质含量反演模型精度最高,训练集和测试集的均方误差分别为0.219%和0.207%,决定系数分别为0.745和0.823,相对分析误差为2.246;(4)将模型应用于高光谱影像中,可获得研究区高精度、高分辨率土壤有机质空间分布图.[结论]分数阶微分可以实现光谱增强,具有数据挖掘潜力,同时识别并剔除异常值可以有效优化高光谱反演模型,为使用高光谱影像进行土壤有机质含量反演工作提供新思路.
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