支持向量机在土壤镁含量高光谱估算中的应用

摘要：

研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据.结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96％,分别比PCR和PLSR提高了6.16％、4.20％;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76％,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95％、4.61％.因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04％.

关键词：高光谱、土壤镁含量、支持向量机回归

所属期刊栏目：47

分类号：S151.9(土壤学)

资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）;国家重点基础研究发展计划（973计划）

在线出版日期：2015-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：602-607