| 基于FOD和SVMDA-RF的土壤有机质含量高光谱预测 |
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| 引用本文： | 张智韬,劳聪聪,王海峰,ARNONKarnieli,陈俊英,李宇.基于FOD和SVMDA-RF的土壤有机质含量高光谱预测[J].农业机械学报,2020,51(1):156-167. |
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| 作者姓名： | 张智韬 劳聪聪 王海峰 ARNONKarnieli 陈俊英 李宇 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100;本古里安大学Blaustein沙漠研究所,思德博克84990 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2017YFC0403302、2016YFD0200700）和杨凌示范区科技计划项目（2018GY-03） |
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| 摘 要： | 为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理化分析和室内光谱测定,依据光谱的平均反射率建立支持向量机分类模型(SVMAD),并对不同土质高光谱原始反射率分别经0～2阶(间隔0. 2)的分数阶微分处理,构建归一化光谱指数(NDI),分析NDI和SOM之间的二维相关性,并筛选敏感的NDI指数,以此建立不同FOD的随机森林(RF)模型,并以不同土质中的最佳模型进行组合,构建新的SVMDA-RF模型。结果表明:基于光谱平均反射率的SVMDA对土壤质地的分类正确率可达100%;分数阶微分耦合光谱指数具有放大波长间与SOM有关隐含信息的能力,经FOD提升敏感指数的数量在0. 6阶时达到峰值,但黏壤土的敏感指数数量远大于沙质土;由不同FOD敏感指数建立的RF模型中,砂质土在1. 2阶的模型最佳(R_C~2=0. 962,R_P~2=0. 920,RMSEP为0. 435 g/kg,RPD为3. 658),黏壤土在0. 6阶的模型最佳(R_C~2=0. 942,R_P~2=0. 944,RMSEP为0. 554 g/kg,RPD为4. 316);经最佳模型组合后的SVMDA-RF模型,砂质土和黏壤土的模型精度都有所提高,其中R_C~2=0. 980,R_P~2=0. 979,RMSEP为0. 481 g/kg,RPD为7. 004。研究成果可为快速评估荒漠土壤有机质含量提供依据。
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| 关 键 词： | 荒漠土壤 有机质含量 高光谱 支持向量机分类 分数阶微分 随机森林 |
| 收稿时间： | 2019/6/1 0:00:00 |
Estimation of Desert Soil Organic Matter through Hyperspectra Based on Fractional-Order Derivatives and SVMDA-RF |
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| ZHANG Zhitao,LAO Congcong,WANG Haifeng,ARNON Karnieli,CHEN Junying and LI Yu.Estimation of Desert Soil Organic Matter through Hyperspectra Based on Fractional-Order Derivatives and SVMDA-RF[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2020,51(1):156-167. |
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| Authors: | ZHANG Zhitao LAO Congcong WANG Haifeng ARNON Karnieli CHEN Junying and LI Yu |
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| Institution: | Northwest A&F University,Northwest A&F University,Northwest A&F University,Ben-Gurion University of the Negev,Northwest A&F University and Northwest A&F University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | desert soil soil organic matter hyperspectral support vector machines discriminant analysis fractional-order derivative random forest |
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