EEMD在土壤剖面反射光谱消噪中的应用

摘要：

实测光谱常含有大量干扰信息，消噪在光谱数据处理和分析中极为重要，它直接影响后续的定量分析和信息挖掘。因此，选择适当的消噪方法是改善光谱分析精度，提升光谱分析能力的一个关键性突破。集合经验模态分解（EEMD）方法是一个以信号固有特征尺度为度量的时空滤波过程，能充分保留信号本身的非线性和非平稳特征，在信号的滤波和消噪中具有较大的优势。结合EEMD的多尺度滤波特性，提出了一种新的EEMD阈值光谱消噪方法，并应用于新疆塔里木河中游典型绿洲33个土壤剖面反射光谱数据的预处理。为探讨EEMD阈值法在土壤剖面反射光谱消噪中的效用，对EEMD阈值法和小波阈值法的消噪结果进行了对比分析。结果表明：与传统的小波阈值法相比，EEMD阈值法消噪结果的信噪比从14.8366 dB提高到34.2757 dB ，均方根误差由6.7861×10－5降到7.2406×10－6，相关系数从0.9825提高到0.9998， EEMD阈值法的三个消噪效果衡量指标均优于小波阈值法。证明了EEMD阈值法可有效地去除土壤剖面光谱噪声，较好地保留了光谱的细节信息，提高了光谱的定量分析精度，且与小波阈值消噪方法相比具有较强的可靠性和自适应优势，作为光谱数据预处理的一种新方法，其应用前景良好。

关键词：土壤剖面光谱、集合经验模态分解、信号消噪、消噪效果

分类号：TP70;O657.3(遥感技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区青年科技创新人才培养工程项目2013711014;国家自然科学基金项目U1303381，41261090，41130531，41161063;教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET-12-1075;霍英东青年教师基金项目121018;教育部长江学者计划创新团队计划项目IRT1180;新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目XJGRI2013023

在线出版日期：2015-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：162-166