基于核偏最小二乘的矿区土壤Cu含量高光谱反演

论文摘要

本文探究应用高光谱遥感手段反演铜锌矿区土壤Cu含量的可行性,以湖南省某矿区土壤为例。在对原始高光谱重采样、一阶微分、对数、连续统预处理后,分别进行与Cu含量的相关性分析,最终选用一阶微分变换光谱数据进行建模。在建模反演时,针对多元线性回归(MFL)和传统偏最小二乘(PLS)在应用过程中没有考虑变量间的非线性关系的缺点,提出了基于核偏最小二乘(KPLS)回归的土壤Cu含量预测模型。研究结果表明,相对于PLS和MFL,KPLS能较好的提升土壤Cu含量估算能力,预测样本的平均相对误差为13.25%,明显高于MFL的32.22%和PLS的14.18%。研究结果也表明了高光谱遥感手段可以反演矿区土壤Cu含量,且核偏最小二乘模型也可为其它土壤重金属的反演提供参考。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭云开,钱佳,蒋明,章琼

关键词: 高光谱,土壤重金属,光谱变换,核函数,核偏最小二乘

来源: 土壤通报 2019年01期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 长沙理工大学交通运输工程学院,长沙理工大学测绘遥感应用技术研究所

基金: 国家自然科学基金项目(41471421,416714985)资助

分类号: X53;X87

DOI: 10.19336/j.cnki.trtb.2019.01.08

页码: 52-56

总页数: 5

文件大小: 441K

下载量: 239

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