高光谱数据下土壤有机质含量预测：特征选择与回归方法优化

本文主要探讨了在高光谱数据处理中面临的挑战，即数据量大且信息冗余的问题，以及如何通过特征变量选择和回归方法来优化土壤有机质含量的预测。研究者应用了稳定竞争性自适应重加权采样(sCARS)、连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)、迭代保留有效信息变量(IRIV)和它们的组合(sCARS-SPA)来进行特征变量筛选。这些方法旨在从庞大的光谱数据集中提取出关键的特征波段，以提高模型的预测能力和运算效率。 首先，文章对比了偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)三种模型在全波段和特征波段下的应用。PLSR和SVM模型在结合特征变量选择后，显示出显著的优势，不仅提升了模型的运行速度，而且预测性能相较于全波段模型有所提升。尽管RF模型在精度上可能不如PLSR和SVM，但它在模型变量的数量控制方面表现出色，减少了构建模型所需的变量，从而大幅提高了建模效率。 特别值得注意的是，RF模型在这项研究中表现出最好的预测精度。IRIV与RF的结合使得建立的土壤有机质含量预测模型仅需63个变量，校准集和验证集的模型决定系数(R²)分别达到了0.941和0.96，验证集相对分析误差(RPD)更是高达4.8，这证明了特征变量选择和回归方法的有效性。 与全波段建模相比，采用特征变量选择和回归方法显著提高了模型的精度和效率，这对于处理大规模高光谱数据具有重要的实际意义。这项研究对于土壤有机质含量的准确估算提供了新的技术路径，有助于在实际应用中减少计算负担，提高预测准确性，为土壤管理、农业生产等领域提供有力的数据支持。