基于LM算法的土壤表层含水率遥感监测

摘要：

为探讨数据挖掘技术中LM(Levenberg-Marquardt)算法在土壤表层(约1 cm)含水率遥感监测中的应用,选取黄绵土、粘黄土、红土为试验材料,配制含水率分别为0、6％、10％、14％、18％、22％的土壤样本,在09:00-10:00和15:00-16:00时间段进行可见光采样,并对图像亮度进行梯度处理,以此模拟全天光线变化.采用样本实测含水率及图像RGB三阶颜色矩数据作为数据集,对上午、下午样本和两时间段混合样本采用LM算法建立含水率回归模型,并与BP(Back propagation)算法和分类回归树(Classification and regression trees,CART)算法进行比较.结果 表明,基于土壤表层RGB颜色矩的LM算法具有较好的应用效果,混合样本不同土样回归模型决定系数R2分别为0.958、0.943、0.949,均方根误差(RMSE)分别为1.6％、2.0％、1.9％,相对分析误差(RPD)分别为4.873、4.183、4.440.不同光照时的混合样品分析结果表明,LM算法适用于不同光线采集样品的土壤含水率监测,适用于土壤表层(约1 cm)含水率的监测.

关键词：土壤含水率、数据挖掘、LM算法、遥感、监测

所属期刊栏目：50

分类号：S152.7;TP183(土壤学)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFC0403203;陕西省水利科技计划项目2014slkj-18;中央高校基本科研业务费专项资金项目2452015050

在线出版日期：2019-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：233-240