土壤中红外光谱库支持下的局部建模集优化

TP79%S151.9; 土壤中红外(MIR)光谱能快速、无污染、低成本地估算土壤有机碳等理化属性.随着各种尺度土壤光谱库的建立,使用其进行快速土壤分析引起广泛关注,但光谱库的通用模型在局部尺度上的预测效果不理想.开发"局部化"光谱建模方法是提高土壤光谱库性能的有效途径.本文提出了一种新的方法,通过光谱相似度计算和建模子集构建,旨在从库中快速建立最优局部建模集以提高预测精度.比较了欧氏、马氏、余弦三种距离算法衡量待测样本与库样本之间的相似度并生成距离矩阵;使用连续统去除法从距离矩阵中提取库容曲线中的特征点.利用偏最小二乘回归建立土壤MIR光谱与有机碳含量间的定量关系.结果表...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 42; no. 6; pp. 816 - 824
Main Authors 沈佳丽, 陈颂超, 洪永胜, 李硕
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所,浙江 杭州 310058%浙江大学 农业遥感与信息技术应用研究所,浙江 杭州 310058%华中师范大学 地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079 2023
农业农村部光谱检测重点实验室,浙江 杭州 310058
华中师范大学 地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079%浙江大学 杭州国际科创中心,浙江 杭州 311200
Subjects
soil carbon
similarity
continuum-removal
相似度
连续统去除
土壤碳
偏最小二乘回归
distance matrix
距离矩阵
PLSR
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2023.06.015

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Summary:TP79%S151.9; 土壤中红外(MIR)光谱能快速、无污染、低成本地估算土壤有机碳等理化属性.随着各种尺度土壤光谱库的建立,使用其进行快速土壤分析引起广泛关注,但光谱库的通用模型在局部尺度上的预测效果不理想.开发"局部化"光谱建模方法是提高土壤光谱库性能的有效途径.本文提出了一种新的方法,通过光谱相似度计算和建模子集构建,旨在从库中快速建立最优局部建模集以提高预测精度.比较了欧氏、马氏、余弦三种距离算法衡量待测样本与库样本之间的相似度并生成距离矩阵;使用连续统去除法从距离矩阵中提取库容曲线中的特征点.利用偏最小二乘回归建立土壤MIR光谱与有机碳含量间的定量关系.结果表明,三种距离算法结合连续统去除得到的第一特征点均可得到较佳的预测精度.马氏距离不仅模型精度最高(R2 = 0.764,RMSE = 1.021%)而且用到的库样本数最少(14%库容).本方法可改善MIR光谱分析的成本效率并能提高局部尺度的预测能力.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2023.06.015