基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

摘要：

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测.基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量.通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演.研究结果显示:(1)4种小波基函数在3～8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4～6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多(p<0.01),在可见光的400～700 nm以及近红外的1100～1700和2200～2400 nm附近具有较强的相关性;(2)通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个(p<0.01);(3)比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高.综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型.该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强.采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障.

关键词：小波基函数、分解尺度、小波系数、机器学习算法模型、有害元素砷

所属期刊栏目：43

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;新疆维吾尔自治区自然科学基金

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：206-212