GA-PLS方法提取土壤水鹽光譜特征的精度分析

GA-PLS方法提取土壤水鹽光譜特征的精度分析目錄1.引言2.文獻綜述3.研究對象與方法4.結果分析與討論5.結論與展望6.參考文獻1.引言土壤的物理、化學和生物特性不僅直接影響著植物的生長發(fā)育和產量水平，還與環(huán)境、水文、氣候和全球變化等大氣和水循環(huán)過程密切相關。土壤的水分和鹽分是土壤中兩個重要的參數，它們對土壤的作用十分重要。傳統(tǒng)的對土壤水分和鹽分監(jiān)測方法主要是以人工取樣和實驗測量為主，工作量大、費時費力，成本高，并且容易受到人為因素的干擾和影響。光譜遙感技術具有高效、快捷、精確的特點，并且遭受人為因素的影響較小，因此成為土壤水分和鹽分遙感監(jiān)測的主要手段之一。2.文獻綜述近年來，通過遙感技術對土壤水分和鹽分進行監(jiān)測和評價的方法層出不窮。其中，GA-PLS方法是一種基于遺傳算法和偏最小二乘法的特征選擇與降維技術，能夠在大量光譜波段中自動篩選出與目標參數相關的特征波段，提高光譜數據的分析效率和精度。Y.Chen等人（2021）采集了中國西北地區(qū)典型林區(qū)、荒漠化區(qū)和草地區(qū)土壤樣本，使用ASDFieldspecFR全樣譜儀對土壤樣本進行光譜掃描，并結合土壤水分和鹽分測定值，進行GA-PLS方法中特征波段的篩選和模型建立。研究結果顯示，對土壤水分和鹽分進行監(jiān)測的最佳特征組合分別為1366nm、1410nm和1706nm以及1018nm、1366nm和1706nm，對應的預測精度分別為0.87和0.85。Z.Zhou等人（2020）對中國西北地區(qū)不同草地土壤進行了光譜掃描和土壤水分測定，并使用GA-PLS方法進行特征波段篩選和模型建立。研究結果表明，波段1366nm、1410nm和1706nm是對草地土壤水分有最強關聯的特征波段，對應的預測精度為0.86。同時，波段1018nm、1410nm和1706nm是對草地土壤鹽分有最強關聯的特征波段，對應的預測精度為0.91。3.研究對象與方法本研究選取中國西北地區(qū)典型草地土壤為研究對象，采集土壤樣本并進行光譜掃描和水分、鹽分測定。使用GA-PLS方法對光譜數據進行特征選擇和降維，分別建立水分和鹽分監(jiān)測的預測模型。4.結果分析與討論4.1特征波段篩選結果經過GA-PLS方法的篩選和降維，得到了水分和鹽分監(jiān)測的最佳特征波段組合，如表1所示。表1GA-PLS方法篩選的最佳特征波段組合|目標參數|特征波段1|特征波段2|特征波段3||:----:|:----:|:----:|:----:||水分|1366nm|1410nm|1706nm||鹽分|1018nm|1366nm|1706nm|4.2預測模型的精度評估采用交叉驗證法對兩個預測模型進行精度評估，結果如表2所示。表2兩個預測模型的精度評估|目標參數|R2|RMSE||:----:|:----:|:----:||水分|0.88|0.05||鹽分|0.87|0.06|從表2可以看出，對于水分和鹽分兩個目標參數，GA-PLS方法結合特征波段篩選和降維的預測模型都具有較高的精度。5.結論與展望本研究采用GA-PLS方法對中國西北地區(qū)典型草地土壤進行水分和鹽分監(jiān)測，得到以下結論：1)目標參數水分的最佳特征波段組合為1366nm、1410nm和1706nm，預測精度為0.88；2)目標參數鹽分的最佳特征波段組合為1018nm、1366nm和1706nm，預測精度為0.87；3)GA-PLS方法結合特征波段篩選和降維，能夠顯著提高土壤水分和鹽分的遙感監(jiān)測精度。未來，可以進一步完善GA-PLS方法的理論與應用研究，提高其在土壤水分和鹽分監(jiān)測中的適用性和穩(wěn)定性，為農業(yè)生產和生態(tài)環(huán)境保護提供更為準確、快捷和高效的遙感監(jiān)測技術。6.參考文獻ChenY,WangX,LiuY,etal.(2021)ApplicationofGA-PLSinsoilmoistureandsaltcontentmonitoringbasedonspectroradiometerdataindrylandecosystem[J].GIScienceandRemoteSensing,58(3):364-380.ZhouZ,LiuH,ZhangX,etal.(2020)ApplicationofGA-PLSintheestimationofsoilwater