Different Soil Particle Contents Prediction Based on Hyperspectral Data
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摘要: 以典型黄河下游冲积平原区的土壤为研究对象,分析土壤高光谱特征,探讨土壤质地不同粒级颗粒含量的统一估测途径,为土壤质地快速监测评价提供技术支持。选择原始光谱,及其倒数、对数、标准正交变换、多元散射变化、一阶微分、二阶微分共7种光谱变换形式,首先主成分降维,然后分别建立土壤黏粒、粉粒和砂粒含量的支持向量机预测模型,采用决定系数、均值绝对误差、均方根误差3种精度指标来衡量模型的预测能力。结果表明:原始光谱的对数为最佳光谱变换形式,具有最佳的土壤不同颗粒含量估测能力,决定系数R2 ≥ 0.6853,均值绝对误差MAE ≤ 0.1193,均方根误差RMSE ≤ 0.1683;黏粒含量的变化范围相对集中,预测能力整体表现的相对较强,R2 = 0.8127,MAE = 0.0820,RMSE = 0.1248。通过筛选最佳光谱变换处理,主成分降维,支持向量机预测,建立了土壤中黏粒、粉粒和砂粒含量的统一估测途径,实现了简单快捷的高光谱估测。Abstract: The hyperspectral characteristics of different particle contents of soil in the typical alluvial plain of the lower Yellow River were investigated in order to provide technical support for rapid monitoring and evaluation of soil texture. Seven spectral transformation forms were selected, including the original spectrum and its reciprocal, logarithm, standard orthogonal transformation, multivariate scattering change, the first derivative and the second derivative. First, principal component analysis was applied to reduce dimension. Then, predictive models of the contents of clay, silt and sand were established with support vector machines. Three accuracy indices were selected including determination coefficient, mean absolute error and root mean squared error. The results showed that the logarithm of the original spectrum was the best spectral transformation form due to the best prediction with the R2 ≥ 0.6853, the MAE ≤ 0.1193 and the RMSE ≤ 0.1683. The variation range of clay content was relatively concentrated, showing the best prediction by the R2 of 0.8127, MAE of 0.0820 and RMSE of 0.1248. The soil spectrum was reduced dimension with principal component by selecting the best spectral transformation. Whereafter, the support vector machine modeling was used to predict the contents of clay, silt and sand in soil, which was realized a simple and fast hyperspectral estimation on soil texture.
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表 1 土壤黏粒、粉粒和砂粒含量的统计特征值
Table 1. Statistical characteristics of clay, silt and sand contents
颗粒粒级
Particle grade样本类型
Sample type样本数量
Sample number最小值
Minimum
(%)最大值
Maximum
(%)平均值
Mean
(%)标准差
Standard deviation变异系数
Coefficient of variation偏度
Skewness峰度
Kurtosis黏粒 整体样本 100 4.1 21.3 10.95 3.47 0.32 0.85 0.38 建模集 80 4.1 21.3 11.03 3.57 0.32 0.87 0.41 验证集 20 6.2 17.1 10.63 3.11 0.29 0.60 −0.20 粉粒 整体样本 100 4.0 65.1 35.55 14.11 0.40 −0.26 0.18 建模集 80 4.2 65.1 35.53 13.99 0.39 −0.24 0.27 验证集 20 4.0 63.4 35.61 14.94 0.42 −0.35 0.22 砂粒 整体样本 100 13.6 89.8 53.51 16.97 0.32 −0.07 −0.01 建模集 80 13.6 88.8 53.44 16.93 0.32 −0.10 0.06 验证集 20 19.5 89.8 53.77 17.55 0.33 0.08 −0.02 表 2 主成分分析的结果
Table 2. Results of principal component analysis
光谱变换形式
Spectral transformation主成分数量
Principal component number累计贡献率95%
Cumulative contribution
rate 95%累计贡献率96%
Cumulative contribution
rate 96%累计贡献率97%
Cumulative contribution
rate 97%累计贡献率98%
Cumulative contribution
rate 98%累计贡献率99%
Cumulative contribution
rate 99%累计贡献率99.9%
Cumulative contribution
rate 99.9%$ x $ 2 2 2 3 3 5 $1/x$ 2 2 2 3 3 5 $\ln x$ 2 2 2 3 3 5 MSC 3 3 4 4 5 9 SNV 3 3 4 4 5 10 $x'$ 44 52 60 71 83 97 $x''$ 72 76 81 87 93 99 表 3 不同模型的最优参数及精度指标
Table 3. Optimal parameters and precision indices of different models
光谱变换形式
Spectral transformationSVM模型
SVM model最优模型参数
Optimal parameter精度指标
Accuracy indexCost Gamma R2 MAE RMSE $x$ 黏粒含量 9.1927 0.1109 0.8188 0.0898 0.1254 粉粒含量 4.9500 0.1020 0.6323 0.1419 0.1820 砂粒含量 3.1382 0.1109 0.6960 0.1540 0.1826 $1/x$ 黏粒含量 3.2391 0.4136 0.7937 0.1163 0.1542 粉粒含量 0.8173 0.5145 0.6216 0.1096 0.1727 砂粒含量 0.5145 0.8173 0.6558 0.1070 0.1638 $\ln x$ 黏粒含量 8.3855 0.1109 0.8127 0.0820 0.1248 粉粒含量 3.0373 0.2118 0.6853 0.1173 0.1683 砂粒含量 0.8173 0.6155 0.6972 0.1193 0.1578 MSC 黏粒含量 5.5600 0.2118 0.8532 0.2512 0.2822 粉粒含量 9.1927 0.1109 0.6718 0.3046 0.3549 砂粒含量 9.8991 0.1109 0.7414 0.2900 0.3363 SNV 黏粒含量 7.6791 0.2118 0.8877 0.2156 0.2473 粉粒含量 4.5509 0.1109 0.6924 0.2537 0.3025 砂粒含量 6.1655 0.1109 0.7616 0.2515 0.2988 $x''$ 黏粒含量 1.3218 0.1109 0.4480 0.2115 0.2758 粉粒含量 7.2755 0.0010 0.4255 0.1864 0.2343 砂粒含量 6.5691 0.0010 0.3945 0.1868 0.2353 -
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