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2021年08期
基于偏最小二乘與隨機森林的土壤鹽含量反演研究
| 作 者 | 肖志云，徐新宇 |
| 第一作者 | 肖志云 |
| 作者單位 | 內蒙古工業大學電力學院，內蒙古呼和浩特 |
| 卷 號 | 49 |
| 發表年份 | 2021 |
| 發表刊期 | 8 |
| 發表頁面 | 10-15,25 |
| 關 鍵 字 | 高光譜；土壤鹽含量；光譜變換；偏最小二乘回歸；隨機森林回歸 |
| 摘 要 | 針對土默川平原地區的土壤鹽分含量提出了偏最小二乘與隨機森林相結合（RF-PLSR、PLSR-RF）對土壤鹽分含量進行預測的回歸反演模型。該研究共采集45份土壤樣本，隨機選取35份為建模集，10份為驗證集。試驗首先對采集到的高光譜土壤圖像進行分割處理提取出土壤在400~1 000 nm的原始反射光譜，其次對原始反射光譜進行4種光譜變換（一階微分、多元散射校正的一階微分、SG平滑去噪的一階微分、對數的一階微分），并與土壤的實測鹽分量進行相關性分析（CA），利用相關系數選取敏感波段，最后建立偏最小二乘與隨機森林結合的回歸反演模型。結果表明，與偏最小二乘回歸、隨機森林回歸單獨建模相比，2種模型結合后的預測精度有明顯的改善。光譜經過對數的一階微分變換建立的PLSR-RF反演模型更為明顯，其建模集決定系數Rc2為0.852，均方根誤差RMSEc為0.102 g/kg，相對分析誤差RPDc為2.600，驗證集決定系數Rv2為0.941，均方根誤差RMSEv為0.049 g/kg，相對分析誤差RPDv為4.117。 |
| 附 件 |
基于偏最小二乘與隨機森林的土壤鹽含量反演研究
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