基于PLSR-BP复合模型的红壤有机质含量反演研究

编号 zgly0001710621

文献类型 期刊论文

文献题名 基于PLSR-BP复合模型的红壤有机质含量反演研究

作者 国佳欣  赵小敏  郭熙  徐喆  朱青  江叶枫 

作者单位 江西农业大学国土资源与环境学院  江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2020年03期

年份 2020 

分类号 S153.621  TP183 

关键词 红壤  有机质  分数阶导数  偏最小二乘回归  BP神经网络 

文摘内容 对红壤地区土壤有机质进行快速预测,以满足智慧农业与精准施肥的需要。以江西省奉新县北部为研究区域,采用1 km×1 km标准格网划分研究区进行采样,共得到红壤样本248个。对土壤光谱进行了包含分数阶导数在内的3种数学变换方法,将经过P=0.01显著性检验的波段用于模型的构建,选用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络建立土壤有机质含量预测模型。结果表明:当对红壤光谱数据进行1.5阶导数变换后再使用PLSR-BP复合模型对土壤有机质含量进行预测时的结果为最优,训练集R2=0.89,RMSE=4.68g·kg-1,验证集R2=0.87,RMSE=5.55g·kg-1,RPD=2.75。1.5阶导数对红壤光谱数据的变换能够更好地突出与有机质相关的特征信息,有助于其含量预测。PLSR-BP复合模型预测精度优于单一模型,能够较好地预测红壤有机质含量,为精准农业快速监测红壤有机质含量提供了新的途径。