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特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演
文献摘要：
为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径.研究表明,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R2为0.894,RMSE为0.082,M A E为0.016.研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴.
文献关键词：
土壤重金属;高光谱遥感;特征波段提取;灰狼算法;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
郭云开;张思爱;王建军;章琼;谢晓峰
作者机构：
长沙理工大学 交通运输工程学院,长沙 410076;长沙理工大学 测绘遥感应用技术研究所,长沙 410076;清远市土地整理中心,广东 清远 511518;广州城建职业学院建筑工程学院,广州 510925
文献出处：
引用格式：
[1]郭云开;张思爱;王建军;章琼;谢晓峰-.特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演)[J].测绘工程,2022(01):17-23
A类：
B类：
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AB值：
0.351915
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