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题名基于半监督回归的高光谱土壤重金属质量浓度反演
被引量：1
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作者
毛耿旋
涂彦
崔文博
陶超
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机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
湖南省科学技术信息研究所
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期941-952,共12页
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基金
国家重点研发计划(No.2018YFB0504500)
内蒙古自治区科技计划(No.2022YFSJ0014)资助。
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文摘
针对如何利用少量有标记样本和大量无标记样本训练出鲁棒性的土壤重金属质量浓度反演模型的问题,以土壤中重金属镉(Cd)为研究对象,选取4个不同地区(衡阳-郴州,原平-保定)的光谱数据分两组进行实验验证。在通过迁移成分分析方法缩小不同区域的光谱分布差异后,提出一种基于半监督回归的高光谱土壤重金属质量浓度反演模型。实验结果显示,与传统的全监督建模方法相比,在第1组衡阳-郴州的实验中,所提的半监督方法能够将可决系数R^(2)提升至0.75,相对分析误差(relative predictive deviation,RPD)提升至2.15;在第2组原平-保定的实验中,R^(2)提升至0.70,RPD提升至1.61。实验表明,在较少标记样本情况下,通过引入大量的未标记样本进行半监督回归分析可有效提升模型反演精度。
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关键词
高光谱遥感
半监督回归
迁移成分分析
土壤重金属质量浓度反演
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Keywords
hyperspectral remote sensing
semi-supervised regression
transfer component analysis
inversion of soil heavy metal mass concentration
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分类号
P751.1
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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