典型文献
基于多尺度连续小波分解的土壤氧化铁反演
文献摘要：
为准确快速地预测土壤氧化铁含量信息,以禄丰恐龙谷南缘地表的土壤为研究对象,共采集135个样品,并在室内测得土壤光谱数据和氧化铁含量信息.首先,在对原始光谱进行Savitzky-Golay滤波平滑后,进行常规光谱变换和连续小波变换,并利用相关系数(CC)法对变换光谱与氧化铁含量进行相关性分析,筛选出每个尺度中通过0.01显著性检验的波长作为粗选的波长.然后,进一步利用竞争性自适应重加权(CARS)算法选择的波长作为特征波长.最后,通过遗传算法优化的支持向量机(SVR)进行建模.结果表明:连续小波变换可以提高土壤光谱反射率与氧化铁含量的相关性;通过CC-CARS波长选择方法可以有效地减少建模的自变量数目;第4尺度连续小波分解构建的模型(L4-CC-CARS-SVR)效果最好,其建模集的决定系数R2为0.760,均方根误差ERMSE为5.236 g·kg-1,验证集的R2为0.663,ERMSE为7.798 g·kg-1,性能与四分位数间距比RPIQ达到了 2.598,即模型具有很好的稳定性和预测能力.
文献关键词：
光谱学;土壤;氧化铁;高光谱;连续小波变换;遗传算法;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
赵海龙;甘淑;袁希平;胡琳;刘帅;王俊杰
作者机构：
昆明理工大学国土资源工程学院,云南昆明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,云南昆明650093;滇西应用技术大学,云南大理671000
文献出处：
引用格式：
[1]赵海龙;甘淑;袁希平;胡琳;刘帅;王俊杰-.基于多尺度连续小波分解的土壤氧化铁反演)[J].光学学报,2022(22):201-208
A类：
B类：
小波分解,氧化铁,准确快速,铁含量,禄丰,恐龙,南缘,内测,土壤光谱,光谱数据,Savitzky,Golay,光谱变换,连续小波变换,CC,显著性检验,粗选,竞争性自适应重加权,CARS,算法选择,特征波长,遗传算法优化,SVR,光谱反射率,波长选择,选择方法,L4,决定系数,ERMSE,验证集,四分位数,数间,间距比,RPIQ,预测能力,光谱学,高光谱
AB值：
0.344083
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