作者：李冠稳; 高小红; 杨灵玉; 史飞飞; 何林华...不同粒径有机质遗传算法结合偏最小二乘偏最小二乘和支持向量机湟水流域
摘要：不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350-2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正（MSC）与小波变换（WT）平滑去噪后,首先将原始光谱（R）及其数学形式包括反射率倒数（1/R）、反射率对数（lgR）、反射率根号（R^1/2）进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法（GA-PLS）筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R＇及特征波段（CHR）作为偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）的输入波段进行有机质含量建模。结果表明：1）土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2）土壤有机质含量的特征波段主要位于426-447 nm,1427-1459 nm,1948-1958nm,1970-1991 nm,2012-2039 nm,2165-2186 nm谱区;3）采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R＇;4）利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5）样本容量较大时,采用1mm（20目）粒径光谱数据建模最佳。
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