土壤锰污染的高光谱分级评价

摘要：

提出一种利用高光谱技术进行土壤锰污染分级评价的方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集矿区土壤光谱反射率150份,随机分成校正集(115份)和检验集(35份).光谱经小波去噪和多元散射校正(MSC)处理后,以主成分分析法(PCA)降维.将降维所得的前5个主成分数据为输入变量,分别采用Fisher线性判别、Byes逐步判别、模糊模式识别以及BP-ANN判别四种方法建立了土壤锰污染分级评价模型,并利用35个未知样对模型进行检验.结果表明:Fisher线性判别与模糊模式识别预测准确率为80％,Byes逐步判别为82.86％,BP - ANN模型预测精度最高,达85.71％.说明以高光谱技术进行土壤锰污染分级评价是可行,且BP-ANN是建模的优选算法.

关键词：高光谱、锰、土壤、判别、BP-ANN

所属期刊栏目：42

分类号：TP722;S714.5(遥感技术)

资助基金：国家“973”计划前期研究专项2007CB416608

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：426-430