深度森林DF21模型在土壤镉含量高光谱反演中的性能评价

高光谱技术可提供近乎连续的地物光谱曲线,对土壤组分定量反演具有极大的潜力。针对受污染土壤,通过综合分析实验室测定的土壤镉(Cd)含量和同期获取的高光谱数据,提出了一种基于深度森林2021(Deep Forest 2021,DF21)算法的高光谱土壤Cd含量反演模型。采用原始光谱数据(OS)和其经主成分分析(PCA)降维处理后的数据作为模型输入参数,分别构建了基于原始光谱数据的DF21(OS-DF21)模型和基于PCA降维数据的DF21(PCA-DF21)模型。随后,基于相同训练样本,OS-DF21和PCA-DF21分别建立了土壤Cd含量和输入参量之间的关系,并据此对检验样本土壤Cd含量进行了定量反演和对比分析。选取决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)对模型反演性能进行了评估。分析结果表明:OS-DF21模型反演精度最佳,其R^(2)、RMSE和RPD分别可达0.873、0.120和2.892。相比而言,PCA降维处理虽可降低光谱数据的冗余度,但PCA-DF21模型的预测能力有所下降。尽管如此,PCA-DF21模型仍表现出较好的土壤Cd含量反演能力,其R^(2)、RMSE和RPD分别为0.779,0.159和2.190。因此,DF21算法可作为研究区及类似环境区域的土壤重金属快速勘测的补充手段。

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