基于MSC与SVM的夯土齐长城土壤含水率高光谱估测

采用近地面高光谱技术,建立基于支持向量机(support vector machines, SVM)的土壤含水率的高光谱估测模型,为快速、无损估测土壤含水率提供科学依据。以青岛市黄岛区夯土齐长城为研究区,沿垂直于齐长城采集样品,并进行光谱反射率和含水率测定;对土壤原始光谱反射率进行对数的一阶微分(Lg(R)′)处理以及多元散射校正(Multiple scatter correction, MSC)和对数的一阶微分(Lg(R)′)处理,分别与土壤含水率进行相关分析,筛选敏感波长;利用Lg(R)′和MSC+Lg(R)′处理后的光谱数据分别建立基于SVM的土壤含水率高光谱估测模型。结果表明,多元散射校正可以增强光谱与土壤含水率之间的相关吸收信息,提高土壤光谱反射率与土壤含水率的相关性,筛选的敏感波长为1 861 nm、1 866 nm、1 549 nm、1 885 nm、1 871 nm、1 895 nm和2 095 nm;基于MSC+Lg(R)′预处理建立的SVM回归模型精度较高,其Rc2为0.811,Rv2为0.764,RPD为2.671。利用MSC方法对光谱数据进行预处理,可以更加准确地筛选出敏感波长,建立的SVM估测模型更加精准。

齐长城土壤电导率的高光谱定量估测模型

建立夯土齐长城黄岛段土壤电导率高光谱估测模型。由采集的夯土齐长城黄岛段的土壤样本提取光谱数据,利用SG平滑和光谱微分技术,通过相关系数法筛选敏感波长,并以敏感波长作为自变量建立土壤电导率的高光谱定量估测模型,对比分析所建立的主成分回归、支持向量机和随机森林模型的精度,选择最优模型并验证。结果表明:839 nm、975 nm、1 279 nm和1 284 nm为敏感波长,经过对比分析所建立的模型,以随机森林模型为最优估测模型。随机森林模型能较好地估测夯土齐长城黄岛段的土壤电导率。