K均值算法结合连续投影算法应用于土壤速效钾含量的高光谱分析

为解决在土壤速效钾含量的高光谱定量预测分析过程中,光谱数据维数高、冗余度较大等问题,提出了一种结合K均值算法(K-means)和连续投影算法(SPA)的高光谱特征波段选择方法。该算法首先将全波段数据分别根据不同的距离度量进行K-means聚类分析,之后对聚类后的每个波段簇分别使用SPA法提取其中的特征波段。对全波段组合、传统SPA法提取的特征波段组合以及结合K-means聚类与SPA法提取的特征波段组合分别建立土壤速效钾含量的BP神经网络预测模型,通过对比模型预测效果来比较特征波段选择方法的性能。以盐城市348份土壤样品进行试验,结果表明,结合K均值算法与连续投影算法的特征波段选择方法可以有效地解决光谱预测分析过程中的数据冗余问题,实现对土壤速效钾含量快速精确预测分析。