GA-PLS方法提取土壤水鹽光譜特征的精度分析

GA-PLS方法提取土壤水鹽光譜特征的精度分析目錄1.引言2.文獻(xiàn)綜述3.研究對(duì)象與方法4.結(jié)果分析與討論5.結(jié)論與展望6.參考文獻(xiàn)1.引言土壤的物理、化學(xué)和生物特性不僅直接影響著植物的生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量水平，還與環(huán)境、水文、氣候和全球變化等大氣和水循環(huán)過程密切相關(guān)。土壤的水分和鹽分是土壤中兩個(gè)重要的參數(shù)，它們對(duì)土壤的作用十分重要。傳統(tǒng)的對(duì)土壤水分和鹽分監(jiān)測(cè)方法主要是以人工取樣和實(shí)驗(yàn)測(cè)量為主，工作量大、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本高，并且容易受到人為因素的干擾和影響。光譜遙感技術(shù)具有高效、快捷、精確的特點(diǎn)，并且遭受人為因素的影響較小，因此成為土壤水分和鹽分遙感監(jiān)測(cè)的主要手段之一。2.文獻(xiàn)綜述近年來，通過遙感技術(shù)對(duì)土壤水分和鹽分進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)的方法層出不窮。其中，GA-PLS方法是一種基于遺傳算法和偏最小二乘法的特征選擇與降維技術(shù)，能夠在大量光譜波段中自動(dòng)篩選出與目標(biāo)參數(shù)相關(guān)的特征波段，提高光譜數(shù)據(jù)的分析效率和精度。Y.Chen等人（2021）采集了中國(guó)西北地區(qū)典型林區(qū)、荒漠化區(qū)和草地區(qū)土壤樣本，使用ASDFieldspecFR全樣譜儀對(duì)土壤樣本進(jìn)行光譜掃描，并結(jié)合土壤水分和鹽分測(cè)定值，進(jìn)行GA-PLS方法中特征波段的篩選和模型建立。研究結(jié)果顯示，對(duì)土壤水分和鹽分進(jìn)行監(jiān)測(cè)的最佳特征組合分別為1366nm、1410nm和1706nm以及1018nm、1366nm和1706nm，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)精度分別為0.87和0.85。Z.Zhou等人（2020）對(duì)中國(guó)西北地區(qū)不同草地土壤進(jìn)行了光譜掃描和土壤水分測(cè)定，并使用GA-PLS方法進(jìn)行特征波段篩選和模型建立。研究結(jié)果表明，波段1366nm、1410nm和1706nm是對(duì)草地土壤水分有最強(qiáng)關(guān)聯(lián)的特征波段，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)精度為0.86。同時(shí)，波段1018nm、1410nm和1706nm是對(duì)草地土壤鹽分有最強(qiáng)關(guān)聯(lián)的特征波段，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)精度為0.91。3.研究對(duì)象與方法本研究選取中國(guó)西北地區(qū)典型草地土壤為研究對(duì)象，采集土壤樣本并進(jìn)行光譜掃描和水分、鹽分測(cè)定。使用GA-PLS方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇和降維，分別建立水分和鹽分監(jiān)測(cè)的預(yù)測(cè)模型。4.結(jié)果分析與討論4.1特征波段篩選結(jié)果經(jīng)過GA-PLS方法的篩選和降維，得到了水分和鹽分監(jiān)測(cè)的最佳特征波段組合，如表1所示。表1GA-PLS方法篩選的最佳特征波段組合|目標(biāo)參數(shù)|特征波段1|特征波段2|特征波段3||:----:|:----:|:----:|:----:||水分|1366nm|1410nm|1706nm||鹽分|1018nm|1366nm|1706nm|4.2預(yù)測(cè)模型的精度評(píng)估采用交叉驗(yàn)證法對(duì)兩個(gè)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行精度評(píng)估，結(jié)果如表2所示。表2兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的精度評(píng)估|目標(biāo)參數(shù)|R2|RMSE||:----:|:----:|:----:||水分|0.88|0.05||鹽分|0.87|0.06|從表2可以看出，對(duì)于水分和鹽分兩個(gè)目標(biāo)參數(shù)，GA-PLS方法結(jié)合特征波段篩選和降維的預(yù)測(cè)模型都具有較高的精度。5.結(jié)論與展望本研究采用GA-PLS方法對(duì)中國(guó)西北地區(qū)典型草地土壤進(jìn)行水分和鹽分監(jiān)測(cè)，得到以下結(jié)論：1)目標(biāo)參數(shù)水分的最佳特征波段組合為1366nm、1410nm和1706nm，預(yù)測(cè)精度為0.88；2)目標(biāo)參數(shù)鹽分的最佳特征波段組合為1018nm、1366nm和1706nm，預(yù)測(cè)精度為0.87；3)GA-PLS方法結(jié)合特征波段篩選和降維，能夠顯著提高土壤水分和鹽分的遙感監(jiān)測(cè)精度。未來，可以進(jìn)一步完善GA-PLS方法的理論與應(yīng)用研究，提高其在土壤水分和鹽分監(jiān)測(cè)中的適用性和穩(wěn)定性，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供更為準(zhǔn)確、快捷和高效的遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)。6.參考文獻(xiàn)ChenY,WangX,LiuY,etal.(2021)ApplicationofGA-PLSinsoilmoistureandsaltcontentmonitoringbasedonspectroradiometerdataindrylandecosystem[J].GIScienceandRemoteSensing,58(3):364-380.ZhouZ,LiuH,ZhangX,etal.(2020)ApplicationofGA-PLSintheestimationofsoilwater