基于dwt-ga-pls的土壤碱解氮含量高光谱估测方法

以山东齐河县为研究区,实地采集土壤样本,在土样高光谱测试并进行一阶导数变换的基础上,先运用离散小波变换(dwt)对土壤光谱去噪降维,然后采用遗传算法(ga)筛选土壤碱解氮定量估测模型的参与变量,最后应用偏最小二乘(pls)回归构建土壤碱解氮含量的估测模型.结果表明:离散小波变换结合遗传算法和偏最小二乘法(dwt-ga-pls)用于土壤碱解氮含量定量估测,不仅可压缩光谱变量、减少模型参与变量,而且可改善模型估测准确度;较之于采用土壤全谱,小波离散分解1～2层低频系数构建的模型在参与变量大幅减少的情况下,取得更准确或与之相当的预测结果,其中,基于第2层小波低频系数采用ga筛选变量构建的pls模型的预测效果表现最好,预测r2达到0.85,rmse为8.11mg·kg-1,rpd为2.53.说明dwt-ga-pls用于土壤碱解氮含量高光谱定量估测的有效性.？