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基于分数阶微分的土壤重金属锌和镍的定量反演模型研究
被引量：
3
1
作者
蒋宇恒
晏博
+4 位作者
庄清源
王爱平
曹霜
田安红
付承彪
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2850-2857,共8页
传统的土壤重金属反演模型通常在预处理中使用整数阶微分方法(如1阶或2阶),其忽略了与目标变量相关的分数阶光谱反射率。分数阶微分(FOD)能通过灵活选定微分阶次,有效增强光谱信号。以云南省普洱市墨江哈尼族自治县的农田土壤为研究对象...
传统的土壤重金属反演模型通常在预处理中使用整数阶微分方法(如1阶或2阶),其忽略了与目标变量相关的分数阶光谱反射率。分数阶微分(FOD)能通过灵活选定微分阶次,有效增强光谱信号。以云南省普洱市墨江哈尼族自治县的农田土壤为研究对象,测量了61个土壤高光谱反射率和土壤重金属含量数据(锌和镍),对高光谱反射率信息进行了0~2阶(间隔为0.05)分数阶微分预处理,将分数阶微分预处理后的各阶次的光谱反射率输入到连续投影算法(SPA)中进行特征波段筛选;分别建立了偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和袋装法(Bagging)三种土壤重金属反演模型。结果表明:在经过0到2阶(以0.05为间隔,共41个阶次)的分数阶微分处理,整体光谱强度呈逐渐减弱的趋势,伴随着分数阶阶次的增加逐渐趋向于零。光谱吸收带逐渐收窄,不同光谱曲线之间的差异逐渐减小,随着微分阶次的提高,产生了更为丰富的波峰和波谷。基于分数阶微分的最好阶次模型均优于原始光谱模型和整数阶模型,模型较好阶次大部分集中在低阶分数阶。对于重金属锌,预测模型精度最好的是0.75阶次的RF模型(R^(2)=0.675,RMSE=6.149,RPD=1.755),0.75阶次的Bagging模型次之(R^(2)=0.633,RMSE=6.534,RPD=1.652),0.25阶次的PLSR模型最低(R^(2)=0.551,RMSE=7.230,RPD=1.493)。对于重金属镍,预测模型精度最好的是0.80阶次的RF模型(R^(2)=0.854,RMSE=127.823,RPD=2.618),0.80阶次的Bagging模型次之(R^(2)=0.841,RMSE=133.304,RPD=2.510),0.40阶次的PLSR模型最低(R^(2)=0.762,RMSE=163.162,RPD=2.051)。本研究基于FOD预处理和SPA降维后构建的非线性模型(RF和Bagging)在农田土壤重金属含量估测具有一定的适用性,可以为类似区域的土壤重金属含量反演提供参考依据。
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关键词
分数阶微分
高光谱
土壤重金属锌
和镍
随机森林
袋装法
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职称材料
基于高光谱反射率的喀斯特地区土壤重金属锌元素含量反演
被引量：
22
2
作者
王金凤
王世杰
+4 位作者
白晓永
刘方
路茜
田诗琪
王明明
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期3873-3879,共7页
针对传统土壤重金属锌元素含量测定效率低下和喀斯特地区山高坡陡土壤样品采集难度大,亟需先进手段获取土壤重金属锌元素含量的要求,以喀斯特流域为研究区,利用电感耦合等离子质谱测定土壤样品的锌元素含量和分光光广度计采集土壤光谱...
针对传统土壤重金属锌元素含量测定效率低下和喀斯特地区山高坡陡土壤样品采集难度大,亟需先进手段获取土壤重金属锌元素含量的要求,以喀斯特流域为研究区,利用电感耦合等离子质谱测定土壤样品的锌元素含量和分光光广度计采集土壤光谱数据。将所测定的原始光谱,经过连续统去除、一阶、二阶微分、倒数、倒数对数、倒数对数一阶、倒数对数二阶微分7种数学变换,基于高光谱吸收重金属元素的特征吸收带初步判断光谱特征变量,利用相关分析进一步筛选特征变量,运用逐步回归最终确定有效建模光谱变量。采用非线性和线性算法,揭示光谱敏感波段反射率与重金锌元素含量之间的映射关系,进行土壤重金属含量估测。结果表明:基于耦合的光谱特征变量甄选方式,锌元素的特征波段580,810,1410,1910,2160,2260,2270,2350,2430 nm与铁氧化物、有机质、粘土矿物吸收带关联,表明一定程度上捕捉到喀斯特地区土壤重金属锌元素的光谱吸收特性;运用随机森林、支持向量机、偏最小二乘3种算法进行元素含量与光谱变量建模后,采用决定系数和均方根误差评价模型精度。从光谱变换形式和模型性能二个维度综合判断,基于二阶微分变换的随机森林算法准确度最高,为最佳估算模型。通过高光谱反射率估测重金属锌元素含量,实现了喀斯特地区土壤重金属锌元素含量的高效快速反演,为喀斯特地区重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑。
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关键词
土壤重金属锌
光谱反射率
特征波段
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职称材料
题名
基于分数阶微分的土壤重金属锌和镍的定量反演模型研究
被引量：
3
1
作者
蒋宇恒
晏博
庄清源
王爱平
曹霜
田安红
付承彪
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学国土资源工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2850-2857,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42067029)
云南省科技厅项目(202205AC160005)
云南省“兴滇英才支持计划”青年人才项目(KKXX202303001)资助。
文摘
传统的土壤重金属反演模型通常在预处理中使用整数阶微分方法(如1阶或2阶),其忽略了与目标变量相关的分数阶光谱反射率。分数阶微分(FOD)能通过灵活选定微分阶次,有效增强光谱信号。以云南省普洱市墨江哈尼族自治县的农田土壤为研究对象,测量了61个土壤高光谱反射率和土壤重金属含量数据(锌和镍),对高光谱反射率信息进行了0~2阶(间隔为0.05)分数阶微分预处理,将分数阶微分预处理后的各阶次的光谱反射率输入到连续投影算法(SPA)中进行特征波段筛选;分别建立了偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和袋装法(Bagging)三种土壤重金属反演模型。结果表明:在经过0到2阶(以0.05为间隔,共41个阶次)的分数阶微分处理,整体光谱强度呈逐渐减弱的趋势,伴随着分数阶阶次的增加逐渐趋向于零。光谱吸收带逐渐收窄,不同光谱曲线之间的差异逐渐减小,随着微分阶次的提高,产生了更为丰富的波峰和波谷。基于分数阶微分的最好阶次模型均优于原始光谱模型和整数阶模型,模型较好阶次大部分集中在低阶分数阶。对于重金属锌,预测模型精度最好的是0.75阶次的RF模型(R^(2)=0.675,RMSE=6.149,RPD=1.755),0.75阶次的Bagging模型次之(R^(2)=0.633,RMSE=6.534,RPD=1.652),0.25阶次的PLSR模型最低(R^(2)=0.551,RMSE=7.230,RPD=1.493)。对于重金属镍,预测模型精度最好的是0.80阶次的RF模型(R^(2)=0.854,RMSE=127.823,RPD=2.618),0.80阶次的Bagging模型次之(R^(2)=0.841,RMSE=133.304,RPD=2.510),0.40阶次的PLSR模型最低(R^(2)=0.762,RMSE=163.162,RPD=2.051)。本研究基于FOD预处理和SPA降维后构建的非线性模型(RF和Bagging)在农田土壤重金属含量估测具有一定的适用性,可以为类似区域的土壤重金属含量反演提供参考依据。
关键词
分数阶微分
高光谱
土壤重金属锌
和镍
随机森林
袋装法
Keywords
Fractionalorder derivative
Hyperspectral
Soil heavy metals Zn and Ni
Random forest
Bagging method
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于高光谱反射率的喀斯特地区土壤重金属锌元素含量反演
被引量：
22
2
作者
王金凤
王世杰
白晓永
刘方
路茜
田诗琪
王明明
机构
贵州大学资源与环境工程学院
中国科学院地球化学研究所环境地球化学国家重点实验室
中国科学院普定喀斯特生态系统观测研究站
贵州师范大学地理与环境科学学院
六盘水师范学院旅游与历史文化学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期3873-3879,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0502102,2016YFC0502300)
“西部之光”人才培养计划(A类)
+5 种基金
中国科学院科技服务网络计划项目(KFJ-STS-ZDTP-036)
国际合作局国际伙伴计划项目(132852KYSB20170029,2014-3)
贵州省高层次创新型人才培养计划“十”层次人才项目(黔科合平台人才[2016]5648)
喀斯特科学研究中心联合基金项目(U1612441)
国家自然科学基金项目(41571130074,41571130042)
贵州省科技计划项目(2017-2966)资助
文摘
针对传统土壤重金属锌元素含量测定效率低下和喀斯特地区山高坡陡土壤样品采集难度大,亟需先进手段获取土壤重金属锌元素含量的要求,以喀斯特流域为研究区,利用电感耦合等离子质谱测定土壤样品的锌元素含量和分光光广度计采集土壤光谱数据。将所测定的原始光谱,经过连续统去除、一阶、二阶微分、倒数、倒数对数、倒数对数一阶、倒数对数二阶微分7种数学变换,基于高光谱吸收重金属元素的特征吸收带初步判断光谱特征变量,利用相关分析进一步筛选特征变量,运用逐步回归最终确定有效建模光谱变量。采用非线性和线性算法,揭示光谱敏感波段反射率与重金锌元素含量之间的映射关系,进行土壤重金属含量估测。结果表明:基于耦合的光谱特征变量甄选方式,锌元素的特征波段580,810,1410,1910,2160,2260,2270,2350,2430 nm与铁氧化物、有机质、粘土矿物吸收带关联,表明一定程度上捕捉到喀斯特地区土壤重金属锌元素的光谱吸收特性;运用随机森林、支持向量机、偏最小二乘3种算法进行元素含量与光谱变量建模后,采用决定系数和均方根误差评价模型精度。从光谱变换形式和模型性能二个维度综合判断,基于二阶微分变换的随机森林算法准确度最高,为最佳估算模型。通过高光谱反射率估测重金属锌元素含量,实现了喀斯特地区土壤重金属锌元素含量的高效快速反演,为喀斯特地区重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑。
关键词
土壤重金属锌
光谱反射率
特征波段
Keywords
Soil heavy metal zinc
Spectral reflectance
Characteristic bands
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分数阶微分的土壤重金属锌和镍的定量反演模型研究
蒋宇恒
晏博
庄清源
王爱平
曹霜
田安红
付承彪
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高光谱反射率的喀斯特地区土壤重金属锌元素含量反演
王金凤
王世杰
白晓永
刘方
路茜
田诗琪
王明明
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
22
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职称材料
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