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基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究

郭云开 张思爱 谢晓峰 谢琼

郭云开, 张思爱, 谢晓峰, 谢 琼. 基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(4): 968 − 974 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020062201
引用本文: 郭云开, 张思爱, 谢晓峰, 谢 琼. 基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究[J]. 土壤通报, 2021, 52(4): 968 − 974 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020062201
GUO Yun-kai, ZHANG Si-ai, XIE Xiao-feng, XIE Qiong. The Hyperspectral Inversion Method of Heavy Metal Contents in Cultivated Soils Based on GA-SVM[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(4): 968 − 974 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020062201
Citation: GUO Yun-kai, ZHANG Si-ai, XIE Xiao-feng, XIE Qiong. The Hyperspectral Inversion Method of Heavy Metal Contents in Cultivated Soils Based on GA-SVM[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(4): 968 − 974 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020062201

基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020062201
基金项目: 国家自然科学基金项目(41471421,41671498)、长沙理工大学公路地质灾变预警空间信息技术湖南省工程实验室开放基金项目(kfj190603)资助
详细信息
    作者简介:

    郭云开(1958−),湖南省常德市人,男,博士,教授,主要研究方向为高等级路域环境遥感与土壤环境遥感。E-mail: guoyunkai226@163.com

    通讯作者:

    E-mail: 3393838418@qq.com

  • 中图分类号: TP79

The Hyperspectral Inversion Method of Heavy Metal Contents in Cultivated Soils Based on GA-SVM

  • 摘要: 为提高耕地土壤重金属含量高光谱反演模型精度,以岳阳县某地区耕地土壤重金属铁(Fe)、砷(As)、铬(Cr)为例,提出了一种遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)的重金属含量反演模型。在对光谱进行SG平滑和10 nm重采样后,利用一阶/二阶微分、倒数对数和连续统去除光谱变换方法增强光谱特征,通过相关性分析筛选最优变换光谱,使用皮尔森相关系数与主成分分析提取各重金属光谱特征变量,分别建立SVM和GA-SVM土壤重金属高光谱反演模型并进行精度验证。结果表明,二阶微分变换光谱与各重金属含量相关性整体最突出;三种重金属在可见光波段490 nm、500 nm、510 nm和530 nm具有共同敏感特征;经GA算法优化SVM参数后,对比SVM回归模型,预测精度有明显提高,其重金属Fe、As和Cr的验证集R2分别为0.968、0.821和0.976;研究结果可为应用遥感技术反演耕地土壤重金属含量提供新的参考。
  • 图  1  不同光谱数据与土壤重金属相关性

    图中表示原始光谱数据及四种光谱变换数据分别与土壤重金属Fe、Cr和As元素间的相关系数折线图

    Figure  1.  Correlation between different spectral data and soil heavy metals

    图  2  PCA-GA-SVM土壤As含量散点图

    Figure  2.  Scatter diagram of PCA-GA-SVM soil As content

    图  3  PCC-GA-SVM土壤As含量散点图

    Figure  3.  PCC-GA-SVM soil As content scatter plot

    表  1  土壤重金属含量描述性统计

    Table  1.   Descriptive statistics of soil heavy metal contents

    重金属
    Heavy metal
    最小值
    Minimum
    最大值
    Maximum
    均值
    Average
    标准差
    Standard deviation
    变异系数
    Coefficient of variation
    Fe(g kg−1 4.76 21.31 13.957 2.933 0.210
    As(mg kg−1 4.72 12.96 9.053 1.627 0.180
    Cr(mg kg−1 5.96 24.10 14.298 4.060 0.284
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    表  2  皮尔森相关系数特征波段提取

    Table  2.   Pearson correlation coefficient feature band extraction

    重金属
    Heavy metal
    特征波段数
    Feature band
    number
    特征波段(nm)
    Characteristic band
    Fe 17 460、490、500、510、530、570、580、590、740、750、770、790、890、1700、2200、2220、2270
    As 8 440、490、500、510、530、540、1010、2120
    Cr 9 460、490、500、510、530、540、570、580、590
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    表  3  SD变换光谱主成分特征值、贡献率与累计贡献率

    Table  3.   Principal component characteristic value, contribution rate and cumulative contribution rate

    成分
    Ingredient
    PC1PC2PC3PC4PC5PC6PC7PC8PC9PC10PC11PC12
    特征值 44.871 16.754 11.059 8.885 5.257 3.225 2.842 2.551 2.187 1.755 1.289 1.086
    贡献率 (%) 41.547 15.513 10.240 8.227 4.867 2.986 2.632 2.362 2.025 1.625 1.193 1.005
    累计贡献率 (%) 41.547 57.06 67.299 75.526 80.393 83.379 86.011 88.373 90.398 92.023 93.216 94.221
      注:SD为二阶微分光谱变换数据;PCii = 1,2,$3\cdots12 $)表示主成分数。
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    表  4  SVM回归模型估测

    Table  4.   SVM regression model estimation

    重金属
    Heavy metal
    PCA-SVMPCC-SVM
    建模集R2
    Calibration set R2
    RMSE验证集R2
    Validation set R2
    RMSE建模集R2
    Calibration set R2
    RMSE验证集R2
    Validation set R2
    RMSE
    Fe 0.766 0.090 0.737 0.096 0.864 0.070 0.831 0.079
    As 0.716 0.117 0.447 0.128 0.668 0.127 0.469 0.128
    Cr 0.764 0.123 0.713 0.113 0.691 0.133 0.533 0.135
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    表  5  GA-SVM回归模型估测

    Table  5.   GA-SVM regression model estimation

    重金属
    Heavy metal
    PCA-GA-SVMPCC-GA-SVM
    建模集R2
    Calibration set R2
    RMSE验证集R2
    Validation set R2
    RMSE建模集R2
    Calibration set R2
    RMSE验证集R2
    Validation set R2
    RMSE
    Fe 0.951 0.057 0.963 0.049 0.964 0.045 0.968 0.046
    As 0.884 0.092 0.821 0.084 0.772 0.102 0.638 0.105
    Cr 0.982 0.047 0.976 0.049 0.824 0.102 0.6 0.122
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-22
  • 修回日期:  2021-03-21
  • 刊出日期:  2021-08-06

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