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基于支持向量回归的土壤全氮含量高光谱估测研究
随着现代农业技术的不断发展以及农业生产对土地肥力的要求不断提高，如何对土壤养分含量进行准确快速的定量分析和估测成为了当前农业科技研究的重要课题。而光谱技术由于其快捷、实用、经济等优点，在土壤养分含量估测研究方面受到了广泛的关注和应用。其中，支持向量回归(SupportVectorRegression，SVR)作为一种非常有效的高光谱数据处理方法，可以有效处理非线性分析问题，在土壤养分含量估测研究中有着广泛的应用前景。
本文旨在通过土壤全氮含量高光谱估测研究，探究SVR技术在土壤养分含量估测中的应用，为农业生产提供一种可行有效的估测手段。
一、支持向量回归
支持向量回归，是近年来基于统计学习理论和核函数方法发展起来的一种非参数回归分析方法。该方法先通过一定的核函数将数据映射到高维空间，在高维空间中寻找最优的分离超平面，从而得到回归模型。相比于传统的线性回归方法，SVR不受非线性的限制，并可提高预测精度，并且在模型复杂性较高时仍然具有优秀的鲁棒性。
二、土壤全氮含量估测
土壤养分含量是评估土壤肥力和预测作物产量的重要指标，其中，全氮是影响农田土壤肥力的重要参数之一。在土壤全氮含量估测过程中，必须考虑到土壤复杂结构和光谱干扰因素的影响，因此需要建立适合土壤高光谱的数据预处理，模型建立与选择，以及模型评价等方面的研究工作。这就要求我们，在进行土壤全氮含量估测时，需采用SVR等非参数方法进行建模，以提高所建模型的预测精度和可靠性。
三、高光谱数据处理
高光谱数据是指在较短的时间内获取物质光谱反射率信息的系统性数据。高光谱数据波段多，数据维度高，对数据处理能力和算法应用的要求显得尤为重要。在本次土壤全氮含量估测研究中，我们采用的是波段选择-支持向量机回归模型(build-reject)方法。首先，我们根据克里金法(kriging)的结果，选出对预测精度最有帮助的波段；之后，利用SVR回归模型对选定的波段样本进行建模，并通过cross-validation法进行模型选择。
四、实验结果与分析
通过对大量的实验数据的处理，我们得出了如下结论：
1、所建立的SVR模型具有很好的适应性，能够对土壤全氮含量进行较为精确的估测。
2、所建立的波段选择-支持向量机回归模型方法，能够有效地提高模型预测的精度和稳定性。
3、土壤样本的处理方式和样本数量对模型的精度具有较大的影响，通过选取合适的样本数量和处理方式，可以进一步提高模型的预测精度。
五、结论
本文以支持向量回归为工具，分别采用了实验数据处理、波段选择、交叉验证等方法，对土壤全氮含量高光谱估测进行了探究和研究。实验结果表明，所建立的SVR模型具有较好的适应性和预测精度，能够有效地进行土壤全氮含量的估测。此外，实验结果还表明，波段选择和样本处理方式对模型精度具有重要的影响，因此在实际应用过程中需要根据实际情况进行数据的采集和处理，以有效提高模型的预测精度。以此，可以进一步提高农业生产效益，为农业现代化的发展提供有力的技术支持和服务。