典型文献
土壤氧化铁的特征波长选择和高光谱反演
文献摘要：
传统的氧化铁特征波长选取方法单一,多仅利用相关系数法(CC),建模输入变量较多导致预测精度不高.为提高模型预测精度,在云南禄丰恐龙谷南缘山地采集135个5～20 cm表层土壤样品,室内测定样品的光谱反射率和氧化铁含量.对土壤光谱曲线进行Savizky-Golay平滑后作为原始光谱曲线(OR),对原始光谱曲线进行一阶微分(FD)和倒数的对数(RL)变换;通过与氧化铁含量的相关性分析,利用迭代保留信息变量(IRIV)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影法(SPA)算法提取特征波长,把提取的特征波长作为自变量,氧化铁含量作为因变量,分别用随机森林回归(RF)和偏最小二乘回归(PLSR)进行反演模型的构建.结果表明,相关性分析结合IRIV、CARS和SPA算法提取特征波长的方法可以有效降低建模波长数;通过结合不同的光谱变换方法和建模方法,发现RL-CC-CARS-PLSR模型的效果最好,其建模集R2为0.833,RMSE为4.361 g·kg?1,验证集R2为0.826,RMSE为5.600 g·kg?1,RPIQ达3.618,模型具有很好的稳定性和预测能力.该研究为利用高光谱反演土壤氧化铁含量提供了参考.
文献关键词：
土壤;高光谱;氧化铁;特征波长;随机森林回归;偏最小二乘回归
中图分类号：
作者姓名：
赵海龙;甘淑;王俊杰;胡琳
作者机构：
昆明理工大学国土资源工程学院 昆明 650093;云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心 昆明 650093
文献出处：
引用格式：
[1]赵海龙;甘淑;王俊杰;胡琳-.土壤氧化铁的特征波长选择和高光谱反演)[J].中国生态农业学报（中英文）,2022(08):1336-1345
A类：
Savizky
B类：
氧化铁,波长选择,高光谱反演,特征波长选取,相关系数法,CC,禄丰,恐龙,南缘,表层土壤,土壤样品,内测,光谱反射率,铁含量,土壤光谱,光谱曲线,Golay,一阶微分,FD,倒数,RL,IRIV,竞争性自适应重加权算法,CARS,连续投影法,SPA,提取特征,因变量,随机森林回归,RF,偏最小二乘回归,PLSR,反演模型,光谱变换,RMSE,验证集,RPIQ,预测能力
AB值：
0.29757
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