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[期刊] 西南农业学报
[作者]
彭一平 刘振华 王璐 赵理 胡月明
【目的】为更快速准确地估算土壤全钾含量。【方法】本文以土壤高光谱数据和实验室分析所得的土壤全钾含量数据为数据源,研究土壤光谱与土壤全钾含量的关系。在土壤原始光谱预处理的基础上,对其进行光谱平滑、一阶微分、二阶微分和倒数对数等光谱变换处理,筛选出与对土壤全钾含量相关性最高的光谱指标,最终建立模型预测土壤全钾含量。【结果】基于一阶微分变换的光谱变量是估算土壤全钾含量的最佳光谱指标,其构建的土壤全钾高光谱反演模型(y=2E+06x~2+11328x+16.372)效果最佳,决定系数R~2为0.64,均方根误差RMSE为4.850 g/kg。【结论】利用该模型快速估算广东省土壤全钾含量是可行的。
关键词：
土壤全钾 高光谱指标 反演模型 华南地区
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
徐厚生 王继春
随着工业化的不断推进，土壤重金属污染情况十分严重。重金属污染对于环境保护，人类安全都有很大的影响。砷作为一种毒性很强的重金属元素，对其进行反演研究，这对环境保护有着重要意义。传统的土壤重金属含量检测方法多为繁杂的实验室化学处理方法，耗费大量时间且成本高昂。为研发一种快速、准确检测土壤砷含量的方法，首先在可见光-近红外光波段获得原始反射光谱，使用三波段光谱指数分析波段间的相互作用，利用相关系数法获得最优的光谱参数组合，从而提取优质光谱特征。双隐含层极限学习机（TELM）是一种前馈神经网络模型。TELM在单隐含层极限学习机的基础上引入了新的隐含层和学习机制，有较高的性能。但是由于TELM第一隐含层参数是随机获得的，容易导致模型的不稳定，利用粒子群优化（PSO）算法对该层参数进行寻优。PSO是一种经典的智能优化算法，具有很强的全局搜索能力。针对PSO容易陷入局部最优点的缺点，引入新的交叉策略，通过该交叉策略，可以帮助其摆脱局部最优，并提出基于三波段光谱指数和交叉粒子群算法的双隐含层极限学习机混合模型（TPC-TELM）。为验证模型的有效性，将其与多个机器学习模型（如单层极限学习机和TELM等）进行对比，并引入均方根误差（RMSE）和皮尔逊相关系数（r）作为性能指标来衡量模型的性能。结果表明：利用三波段光谱指数可以帮助提取优质光谱特征，通过引入交叉策略，增强模型的探索能力。相对于其他几个机器学习模型，TPC-TELM模型的RMSE最小，为0.680 9,r值最大，为0.865 6，说明所提出模型的优越性和有效性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 方健羽 郭忠辉 白驹驰 金忠煜 于丰华
土壤氮元素是土壤肥力的一个重要指标，掌握土壤氮元素含量的变化是观测农作物的发育状况及时空变化规律等的基础。利用高光谱对土壤氮元素进行反演，可为精准农业地表土壤元素快速测定提供参考。为实现对土壤中氮元素含量的快速测定，以沈阳农业大学海城试验田为例，对土壤原始反射率进行了一阶导数变换，运用等距特征映射算法（isometric feature mapping,lsomap）、竞争性自适应重加权采样法（competitive adapative reweighted sampling, CARS）对一阶导数光谱数据进行降维并提取出相关特征。运用BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）、GA优化（GA-BPNN）以及经过NSGA-Ⅲ优化后的BP神经网络（NSGA-Ⅲ-BPNN）3种分析方法建立土壤全氮的高光谱反演模型，并利用决定系数（R~2）和均方根误差（root mean square error,RMSE）对反演模型进行评价。结果表明：经过ISOMAP进行的降维相对于CARS能有效的对特征进行提取。优化后的神经网络模型建立的土壤养分含量预测模型优于未优化的神经网络，能极好地预测土壤中的氮元素含量。基于Isomap降维后的NSGA-Ⅲ-BPNN的模型的反演模型预测效果最好，最终预测土壤全氮含量训练集为R~2=0.842、RMSE=0.077，测试集R~2=0.826、RMSE=0.089。反演精度高于GA-BPNN和BPNN的模型反演精度，与其他模型组合相比，该组合可以为土壤氮元素含量的反演研究提出一种新的方法。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
贺军亮 蒋建军 周生路 徐军 蔡海良 张春耀
目的应用高光谱技术阐释土壤有机质光谱规律及对有机质在土壤中的含量进行定量分析,为土壤肥力测定和评价提供指导。方法利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量。通过对获取的土壤样品高光谱反射率进行倒数、导数、对数和标准化比值变换,运用统计单相关方法进行分析。结果确定了511 nm波长为诊断土壤有机质含量的敏感波段,采用450～750 nm可见光波段反射率均值对507～516 nm敏感范围反射率均值进行标准化比值处理后获得的有机质诊断指数(OII)对土壤有机质含量的估算精度较高,它们存在着简单的线性相关关系。结论土壤有机质诊断指数(OII)...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
文锡梅 兰安军 易兴松 张吟 李洋 秦志佳
【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便携式地物光谱仪分别获取土壤光谱数据,基于原始光谱反射率和不同光谱变换数据,分析其与土壤有机质含量的相关性,以偏最小二乘法建立模型预测土壤有机质含量。【结果】2种数据源都可以用于土壤有机质含量预测,其中,基于ASD光谱一阶微分变换建立的模型预测精度较高,验证集决定系数(Rv~2)为0.910,相对分析误差(RPD)为2.68;基于GS光谱二阶微分变换建立的模型预测效果较好,验证集Rv~2为0.772,RPD为1.49。【结论】ASD光谱与GS光谱建模预测精度相差较大,ASD光谱客观条件影响较小、光谱波段更宽、光谱分辨率更高,具有更好的预测能力;低空无人机获取的GS光谱也具有一定的预测能力。
关键词：
高光谱 土壤有机质 喀斯特 偏最小二乘法
[期刊] 中国农业科学
[作者]
卢艳丽 白由路 杨俐苹 王红娟
【目的】土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要特征,利用高光谱技术对有机质(OM)含量进行定量化反演为土壤信息化管理和资源评价提供了重要的依据。【方法】利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱,分析了不同区域范围土壤光谱反射率曲线形状变化和土壤有机质含量的变化特点,并针对东北地区以黑土为主的土样光谱反射率不同变换形式与有机质含量进行了相关性分析。【结果】结果表明,有机质含量较高的黑土的光谱曲线与其它土壤类型的光谱曲线在形状上有很大差异,即在600～900nm附近,以黑龙江土样为代表的东北黑土表现为直缓上升,而河南和山东的潮土则表现为曲陡上升。相关分析结果表明,土壤...
关键词：
光谱 有机质 模型
[期刊] 中国农业科学
[作者]
陈红艳 赵庚星 李希灿 陆文利 隋龙
【目的】对土壤高光谱数据去噪提纯,提高土壤速效钾含量高光谱估测模型的精度和实用性。【方法】选取土壤有机质、碱解氮、有效磷含量近似而速效钾含量差异较大的样本76个,对土壤样本反射率对数的一阶导数光谱分别基于4种函数进行多层小波离散分解;提取小波低频系数,构建土壤速效钾含量高光谱估测模型。【结果】小波分解1—3层获得的低频系数可用以代表原始光谱。基于各小波函数相同尺度的低频系数,土壤速效钾含量估测建模精度差异不大。其中基于Bior 1.3函数分解的第2层低频系数建模精度略高,作为最佳估测模型,在数据压缩到25%、反映输入光谱信息95.6%的基础上,建模R2达到0.976,RMSE为10.66 mg...
关键词：
高光谱 土壤速效钾 小波分析 小波系数
[期刊] 自然资源学报
[作者]
张娟娟 田永超 姚霞 曹卫星 马新明 朱艳
基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g.kg-1和0.149 g.kg-1,相对分析误差RPD为2.2...
[期刊] 西南农业学报
[作者]
黎小清 陈桂良 许木果 丁华平 刘忠妹 杨春霞
【目的】文章尝试建立橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。【方法】基于涵盖2个品种和6个割龄的橡胶树叶片钾素含量和光谱反射率,分别采用偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘-支持向量机(PLS-SVM)构建了橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、SG平滑(SG)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等预处理方法或方法组合对叶片原始光谱反射率进行预处理,通过筛选得到最佳预处理模式为SNV+SG+FD的组合方法,其中,SG平滑点数为7,多项式次数为1或2。【结果】利用验证集对PLS模型和PLS-SVM模型进行验证,结果显示,决定系数R~2分别为0.843和0.868,均方根误差RMSE分别为1.331和1.162 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.414和2.764。【结论】2种模型均具有良好的估算效果,PLS-SVM模型具有更高的估算精度。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
翟清云 张娟娟 熊淑萍 刘娟 杨阳 马新明
【目的】叶片氮素状况是小麦生产中精确施氮管理与调控的前提,实时无损监测叶片氮素状况对小麦生产管理具有重要意义。本文旨在综合分析不同环境下小麦冠层光谱响应差异,进而构建其估测模型,为小麦氮肥合理运筹提供技术支持。【方法】本研究基于3种不同土壤质地(砂土、壤土和黏土)、5种不同施氮水平(0、120、225、330和435 kg.hm-2)及3种河南省主栽小麦品种(矮抗58、周麦22和郑麦366)连续2年的大田试验,于小麦主要生育时期同步测定冠层光谱反射率和叶片氮含量,对3种不同土壤质地条件下小麦冠层叶片氮含量的高光谱响应差异进行比较,系统分析350—1 050 nm波段范围内任意两波段组合而成的差...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
易时来 邓烈 何绍兰 郑永强 毛莎莎
【目的】快速、无损、准确地获取柑橘叶片营养信息。【方法】以盆栽蓬安100锦橙为试材,通过精确控制施肥处理(K0:0g,K1:30g,K2:75g,K3:90,K4:120gk2O/株/年),利用鲜叶进行光谱检测钾素营养状况分析。【结果】可见近红外波段范围内,各施钾处理蓬安100锦橙夏梢叶片光谱反射强度呈K3>K0>K1>K2>K4趋势。通过对反射光谱、一阶微分、二阶微分和倒数对数光谱进行多元散射(multiple scattering correction,MSC)校正处理,运用偏最小二乘法(partial least square method,PLS)与内部交叉验证建立了钾含量预测回归模型...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
杨梅花 赵小敏
【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析(PCA)、无信息变量消除(UVE)和无信息变量消除后结合连续投影(UVE-SPA)3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归(PLSR)模型、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BPNN)模型,从模型对预...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
贺婷 李建东 刘桂鹏 王国骄 李丹
采用高光谱近地遥感技术，获取不同氮素水平下的玉米冠层高光谱数据，通过相关性、线性和非线性的分析方法，探讨玉米整个生育期中各营养器官的全氮含量与多种高光谱参数的相关关系，建立全氮含量的定量估测模型，并利用第２年的数据进行精度检验。结果表明：玉米冠层高光谱数据经过微分、倒数、对数处理后与玉米全氮含量的相关性均有所提高，所选波段基本在可见光波段范围内变化，其中微分处理可以显著提高数据间相关性；在１０种植被指数中，玉米叶片全氮含量与植被指数ＲＤＶＩ（８１１，７４３）、ＤＶＩ（８１１，７５４）、ＭＳＡＶＩ（８１１，７５４）相关性都达０．９２＊＊以上，玉米叶鞘、茎秆全氮含量分别与ＲＤＶＩ（９５２，７５１）．．．
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
陈满 徐金山 金诚谦 张光跃 倪有亮
针对大豆联合收割机械作业含杂率在线检测手段缺乏的问题,以亚丰4YZL-5S联合收获机机械化收获的大豆样本为研究对象,在室内测定大豆样本的含杂率;利用ASD FieldSpec 4 Wide-Res型地物光谱仪测量大豆样本的光谱数据,经数据预处理和数学变换后获得2种光谱指标,即原始光谱数据(REF)和原始光谱经倒数之对数预处理后的数据(LR),应用波段间自相关分析筛选出不同指标的大豆样本光谱的特征波长,并采用支持向量机回归分析构建基于不同指标的大豆样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较。试验结果表明:各预处理条件下的大豆含杂率敏感波段不同,其中REF的特征波段为512,738,851,1 104,2 003,2 179 nm;LR的特征波段为519,637,820,924,1 121,1 933,2 050,2 138 nm。本研究建立的含杂率反演模型的建模决定系数>0.86,验证决定系数>0.79,均方根误差1.7,表明模型具有较强的拟合效果和预测能力。相比较而言,利用REF建立的反演模型的反演效果略优于LR。本研究建立的大豆样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的在线预测,为大豆机械化作业中含杂率的在线快速监测提供了新途径。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
田安红 杨丽华 崔丽梅 付承彪 赵俊三 熊黑钢 于龙
以新疆阜康不同程度人类干扰下的土壤为研究对象,探讨高精度的硝态氮含量的反演模型。测量土壤样品的室外高光谱数据和通过化学分析获取硝态氮含量,并对原始土壤高光谱进行一阶导数和二阶导数变换,以通过0.01显著性水平的波段作为敏感波段,利用BP神经网络和逐步多元回归模型(SMLR)建立8个硝态氮含量的定量估测模型。仿真结果表明:与SMLR相比,BP模型能显著提升2种土壤中的硝态氮含量的反演精度。尤其是原始高光谱数据经过一阶导数变换后的BP模型精度最高,能对硝态氮含量进行精确的预测,其在无人类干扰区域的土壤测试集中的相对分析误差(RPD)为2.884,决定系数(R2)为0.874;在有人类干扰区域的土壤测试集中的RPD为2.226,R2为0.929。SMLR模型在2种土壤中的RPD值均在1.1左右,说明基于SMLR模型对硝态氮含量的预测能力很差。
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