BPNN对不同人为活动区域的盐渍土Na + 高光谱估测
发布时间:2021-08-26 19:50
土壤盐分阳离子Na+在盐渍土的形成过程中起着重要作用,以新疆无人为活动(A区)和有人为活动(B区)区域的土壤为研究对象,采集野外高光谱和土壤0—20 cm样本,化验Na+含量,利用BP神经网络(BPNN)、偏最小二乘(PLSR)和逐步多元回归(SMLR)模型对比分析Na+的高光谱估测,并力图解释Na+在不同人为活动区域的估算精度机理。结果表明:Na+在A区和B区的4种阳离子(Ca2+,Mg2+,K+,Na+)中,所占比例最高分别为48.4%和62.3%,均值最大分别为1.590,2.148。对原始(R)和倒数(1/R)两种光谱变换进行一阶与二阶微分预处理,提取出相关系数通过0.05检验的波段为特征波段,3种建模方法在两个研究区域中共有24种模型,且1/R在二阶微分处的BPNN模型均是A区和B区的最佳预测模型,分别迭代19次和9次时精度满足要求。相对分析误差RPD、决定系数R2
【文章来源】:水土保持研究. 2020,27(02)北大核心CSCD
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
土壤采样点
图2A和图2B为在A区和B区中选择前7个土壤样本的高光谱反射率曲线。由于土壤的高光谱是土壤中多种组分信息(盐分、有机质、氮磷钾等)和周围环境(土壤类型、植被、气象等)的综合反映,FieldSpec?3 Hi-Res光谱仪测量得到的高光谱反射率曲线与某一具体元素之间呈现为非线性关系,图2说明高光谱与Na+离子含量为非线性关系,而不是单调的递增或递减的线性关系。2.3 选择特征波段
原始高光谱与Na+离子的相关系数如图3所示。倒数变换后的高光谱与Na+离子的相关系数如图4所示。图3和图4均表明A区和B区中的0阶微分都没有相关系数通过0.05显著性检验,一阶微分和二阶微分有大量波段的相关系数通过0.05显著性检验,统计结果为原始高光谱的一阶微分和二阶微分通过0.05检验的波段数量,在A区分别92个和107个,在B区分别为119个和57个;倒数变换后高光谱的一阶微分和二阶微分通过0.05检验的波段数量,在A区分别为248个和140个,在B区分别为125个和75个。并且,一阶微分和二阶微分对应的相关系数曲线中包含更多的吸收峰和吸收谷。本研究将A区和B区中通过0.05检验的一阶与二阶微分对应的波段选择为特征波段,其对应的高光谱反射率为BPNN模型的输入变量。图4 倒数变换后的高光谱与Na+离子的相关系数
【参考文献】:
期刊论文
[1]环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分[J]. 王飞,杨胜天,丁建丽,魏阳,葛翔宇,梁静. 农业工程学报. 2018(22)
[2]基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型[J]. 卢志宏,刘辛瑶,常书娟,杨胜利,赵薇薇,杨勇,刘爱军. 草业科学. 2018(09)
[3]基于CWT的黑土有机质含量野外高光谱反演模型[J]. 林鹏达,佟志军,张继权,赵云升,李向前,朱晓萌. 水土保持研究. 2018(02)
[4]基于最优模型的荒地土壤有机质含量空间反演[J]. 乔娟峰,熊黑钢,王小平,周倩倩. 江苏农业学报. 2018(01)
[5]土壤Cu含量高光谱反演的BP神经网络模型[J]. 郭云开,刘宁,刘磊,李丹娜,朱善宽. 测绘科学. 2018(01)
[6]基于近地高光谱的土壤氯离子含量估测[J]. 王明宽,莫宏伟,陈红艳. 水土保持通报. 2017(06)
[7]基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价[J]. 龚巧灵,官冬杰. 水土保持研究. 2017(06)
[8]基于波段深度分析和BP神经网络的水稻色素含量高光谱估算[J]. 郑雯,明金,杨孟克,周四维,汪善勤. 中国生态农业学报. 2017(08)
[9]基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算[J]. 刁万英,刘刚,胡克林. 光谱学与光谱分析. 2017(03)
[10]不同干扰程度的盐渍土与其光谱反射特征定量分析[J]. 段鹏程,熊黑钢,李荣荣,张录. 光谱学与光谱分析. 2017(02)
本文编号:3364862
【文章来源】:水土保持研究. 2020,27(02)北大核心CSCD
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
土壤采样点
图2A和图2B为在A区和B区中选择前7个土壤样本的高光谱反射率曲线。由于土壤的高光谱是土壤中多种组分信息(盐分、有机质、氮磷钾等)和周围环境(土壤类型、植被、气象等)的综合反映,FieldSpec?3 Hi-Res光谱仪测量得到的高光谱反射率曲线与某一具体元素之间呈现为非线性关系,图2说明高光谱与Na+离子含量为非线性关系,而不是单调的递增或递减的线性关系。2.3 选择特征波段
原始高光谱与Na+离子的相关系数如图3所示。倒数变换后的高光谱与Na+离子的相关系数如图4所示。图3和图4均表明A区和B区中的0阶微分都没有相关系数通过0.05显著性检验,一阶微分和二阶微分有大量波段的相关系数通过0.05显著性检验,统计结果为原始高光谱的一阶微分和二阶微分通过0.05检验的波段数量,在A区分别92个和107个,在B区分别为119个和57个;倒数变换后高光谱的一阶微分和二阶微分通过0.05检验的波段数量,在A区分别为248个和140个,在B区分别为125个和75个。并且,一阶微分和二阶微分对应的相关系数曲线中包含更多的吸收峰和吸收谷。本研究将A区和B区中通过0.05检验的一阶与二阶微分对应的波段选择为特征波段,其对应的高光谱反射率为BPNN模型的输入变量。图4 倒数变换后的高光谱与Na+离子的相关系数
【参考文献】:
期刊论文
[1]环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分[J]. 王飞,杨胜天,丁建丽,魏阳,葛翔宇,梁静. 农业工程学报. 2018(22)
[2]基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型[J]. 卢志宏,刘辛瑶,常书娟,杨胜利,赵薇薇,杨勇,刘爱军. 草业科学. 2018(09)
[3]基于CWT的黑土有机质含量野外高光谱反演模型[J]. 林鹏达,佟志军,张继权,赵云升,李向前,朱晓萌. 水土保持研究. 2018(02)
[4]基于最优模型的荒地土壤有机质含量空间反演[J]. 乔娟峰,熊黑钢,王小平,周倩倩. 江苏农业学报. 2018(01)
[5]土壤Cu含量高光谱反演的BP神经网络模型[J]. 郭云开,刘宁,刘磊,李丹娜,朱善宽. 测绘科学. 2018(01)
[6]基于近地高光谱的土壤氯离子含量估测[J]. 王明宽,莫宏伟,陈红艳. 水土保持通报. 2017(06)
[7]基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价[J]. 龚巧灵,官冬杰. 水土保持研究. 2017(06)
[8]基于波段深度分析和BP神经网络的水稻色素含量高光谱估算[J]. 郑雯,明金,杨孟克,周四维,汪善勤. 中国生态农业学报. 2017(08)
[9]基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算[J]. 刁万英,刘刚,胡克林. 光谱学与光谱分析. 2017(03)
[10]不同干扰程度的盐渍土与其光谱反射特征定量分析[J]. 段鹏程,熊黑钢,李荣荣,张录. 光谱学与光谱分析. 2017(02)
本文编号:3364862
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