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基于PLS-BPNN算法的土壤速效磷高光谱回归预测方法
被引量：
18
1
作者
齐海军
李绍稳
+2 位作者
KARNIELI Arnon
金秀
王文才
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期166-172,共7页
土壤速效磷是影响作物生长发育的重要养分指标。光谱分析技术对速效磷的定量预测具有较好的应用前景,高光谱带宽窄、分辨率高,但存在数据冗余和共线性等问题。本文针对皖北砂姜黑土145个样本开展研究,提出了利用偏最小二乘回归算法(PLS...
土壤速效磷是影响作物生长发育的重要养分指标。光谱分析技术对速效磷的定量预测具有较好的应用前景,高光谱带宽窄、分辨率高,但存在数据冗余和共线性等问题。本文针对皖北砂姜黑土145个样本开展研究,提出了利用偏最小二乘回归算法(PLS-R)对土壤可见近红外高光谱数据(400~1 000 nm)进行数据降维和特征提取,根据交叉验证和变量投影重要性分别得到潜在变量和特征波长;再分别输入BP神经网络(BPNN)进行训练,得到回归分析模型对速效磷进行定量预测。结果表明:与利用全部波长数据建模的预测结果(校正集和验证集的相对分析误差M_(RPD)分别为10.27和2.09)相比,利用9个特征波长建立的回归模型校正集M_(RPD)为2.66,预测精度明显降低,而验证集M_(RPD)为2.05,近似达到利用全部波长数据建模的预测效果;利用5个潜在变量建立回归模型,校正集和验证集的M_(RPD)分别为3.10和2.29,其中验证集相对于全部波长建模的预测精度提高了9.6%。因此,基于PLS-BPNN算法进行回归建模可以有效降低高光谱数据冗余和共线性的影响,提高模型的泛化能力,且利用潜在变量进行回归建模能提高模型预测精度。
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关键词
土壤速效磷
光谱分析
回归算法
数据降维
特征提取
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职称材料
题名
基于PLS-BPNN算法的土壤速效磷高光谱回归预测方法
被引量：
18
1
作者
齐海军
李绍稳
KARNIELI Arnon
金秀
王文才
机构
安徽农业
大学
信息与计算机学院
内盖夫本.古里安大学雅各布.布劳斯汀沙漠研究所
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期166-172,共7页
基金
农业部引进国际先进农业科学技术计划(948计划)项目(2015-Z44
2016-X34)
国家留学基金项目(201608340066)
文摘
土壤速效磷是影响作物生长发育的重要养分指标。光谱分析技术对速效磷的定量预测具有较好的应用前景,高光谱带宽窄、分辨率高,但存在数据冗余和共线性等问题。本文针对皖北砂姜黑土145个样本开展研究,提出了利用偏最小二乘回归算法(PLS-R)对土壤可见近红外高光谱数据(400~1 000 nm)进行数据降维和特征提取,根据交叉验证和变量投影重要性分别得到潜在变量和特征波长;再分别输入BP神经网络(BPNN)进行训练,得到回归分析模型对速效磷进行定量预测。结果表明:与利用全部波长数据建模的预测结果(校正集和验证集的相对分析误差M_(RPD)分别为10.27和2.09)相比,利用9个特征波长建立的回归模型校正集M_(RPD)为2.66,预测精度明显降低,而验证集M_(RPD)为2.05,近似达到利用全部波长数据建模的预测效果;利用5个潜在变量建立回归模型,校正集和验证集的M_(RPD)分别为3.10和2.29,其中验证集相对于全部波长建模的预测精度提高了9.6%。因此,基于PLS-BPNN算法进行回归建模可以有效降低高光谱数据冗余和共线性的影响,提高模型的泛化能力,且利用潜在变量进行回归建模能提高模型预测精度。
关键词
土壤速效磷
光谱分析
回归算法
数据降维
特征提取
Keywords
soil available phosphorus
spectral analysis
regression algorithms
data dimensionalityreduction
variable selection
分类号
S153.6 [农业科学—土壤学]
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PLS-BPNN算法的土壤速效磷高光谱回归预测方法
齐海军
李绍稳
KARNIELI Arnon
金秀
王文才
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
18
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