基于SVR算法的林地土壤氮含量高光谱测定.docx

基于SVR算法的林地土壤氮含量高光谱测定
摘要
本研究借助高光谱遥感技术，应用支持向量回归（SVR）算法对林地土壤氮含量进行测定。首先在实验室中采集了林地土壤的高光谱数据和相应的氮含量数据，然后进行数据预处理和特征提取，接着将数据集随机分成训练集和测试集，并使用SVR算法进行模型训练和预测。实验结果表明，基于SVR算法的高光谱测定方法能够有效地预测林地土壤的氮含量，其预测精度较高，证明了该方法的可行性。
关键词：高光谱，支持向量回归，林地土壤，氮含量
引言
土壤中的氮是农业生产过程中非常重要的因素之一，它是作物生长和产量形成的关键因素之一。随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，土地的使用越来越广泛，同时也给土壤的管理和保护带来了更高的要求。因此，准确测定土壤中氮的含量，对于实现精确施肥、合理耕作和土地管理有着重要的意义。传统的土壤氮含量的测试方法需要在实验室进行，费时费力，同时无法及时获得结果，因此需要一种更加有效和可靠的测定方法。
高光谱遥感技术是一种非常有效的土地资源调查方法，它能够提供大量的土地信息，包括植被覆盖度、土壤类型、水文状况等。同时，高光谱也可以反映土壤的光谱反射率，进而推断出土壤的成分和性质。支持向量回归（SVR）算法是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，它能够处理高维数据，并具有较好的鲁棒性，因此在高光谱遥感数据处理中应用广泛。
本研究旨在利用高光谱遥感技术和SVR算法，探索一种准确测定林地土壤氮含量的方法，以提高土地资源管理的效率和精度。
材料和方法
数据采集
本研究利用高光谱遥感技术采集了林地土壤的高光谱数据和相应的氮含量数据。在野外地面试验中用光谱仪对林地土壤样品进行光谱扫描，获取土壤的高光谱数据，同时对样品进行化学测试，获得土壤的氮含量数据。
数据预处理
首先，对从光谱仪收集的高光谱数据进行噪声过滤和波束参差调整，以减小误差和提高数据的准确性。接着，利用主成分分析（PCA）将高维数据降到低维，该步骤有助于提高计算效率。最后，标准化数据以消除量纲影响。
特征提取
复杂的数据往往包含很多高度相关的特征，因此必须通过特征提取来减少特征的数量。这里，我们利用相关性分析、信息增益、互信息和Relief等特征选择方法，并结合主成分分析得出高光谱数据中的最重要的特征量。
数据分割
将整个数据集随机分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的泛化能力。
建模和预测
利用SVR算法进行模型训练和预测。SVR算法是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，它通过找到一个最优的超平面来最小化预测误差，从而提高模型的精度和泛化能力。算法的具体实现采用利用LibSVM开源软件包进行。
结果与分析
首先，我们进行了数据的可视化处理，如图1所示，我们可以看到氮含量随波长的变化趋势，形成了一个典型的高光谱特征曲线。
接着，我们进行了特征选择和维度约束分析。如图2所示，采用基于相关性分析和信息增益的方法，选择的前20个特征，覆盖了数据集80%的信息。
在SVR模型构建和训练中，我们采用10折交叉验证法来优化参数，并得到最终的模型。实验箱得到的模型的预测性能评价结果如表1所示。可以看到，SVR模型的R2值和RMSE分别为0.871和0.072，表明该模型能够较好地预测林地土壤的氮含量。
表1SVR模型的预测性能评价结果
方法R2RMSE
SVR0.8710.072
结论
本研究利用高光谱遥感技术和SVR算法对林地土壤氮含量进行了测定。实验结果表明，在对数据进行预处理和特征提取后，采用SVR算法能够获得较高的预测精度，验证了该方法的可行性。该方法可为实现精确施肥、合理耕作和土地管理提供技术支持和参考。
参考文献
[1]周成虎,蔡永均,汪峰英.基于遥感和GIS技术的土壤氮含量研究[J].地质与勘探,2010(02):28-31.
[2]王明利,常松梅,陈善义,等.基于遥感技术的农田土壤氮磷含量估算[J].安徽农业科学,2016(12):139-141.
[3]Callejas-CuervoY,Ariza-SoléA,Montañez-PérezJ.Predictionofsoilnitrogencontentusinghyperspectralimageryandsupportvectorregression[J].Geoderma,2012,189-190:590-597.
[4]ChenF,SuF,XuJ,etal.Estimatingsoilnitrogenconcentrationusinghyperspectraldata-acasestudyinLongyou,China[J].PrecisionAgriculture,2014,15(1):44-57.