梯度提升树优化土壤速效磷高光谱预测：精度提升与泛化能力增强

本文主要探讨了一种基于梯度提升树的土壤速效磷高光谱回归预测方法，针对皖北地区砂姜黑土的193个土壤样本的可见近红外光谱数据（350~1700纳米）进行深入分析。在研究初期，作者们首先应用了非线性和线性的核函数对9种算法进行了模型的初次优化，以提高预测精度。接着，他们选择了随机森林、提升树和梯度提升树这三种集成学习算法进行模型的组合和二次优化。 经过比较和筛选，文章确定了Sigmoid函数的偏最小二乘法、线性支持向量回归、径向基支持向量回归以及Sigmoid函数支持向量回归这四个单模型作为基础。在集成算法优化过程中，结果显示梯度提升树算法表现出最佳的预测性能。相较于单模型，梯度提升树模型组合后的决定系数达到了0.86，提升了17.8%，相对分析误差系数降低至2.55，从而从B等级提升到了A级，这表明模型的预测准确性和稳定性均有显著提升。 尤为值得注意的是，通过梯度提升树的集成学习，能够有效地结合不同模型的优势，通过高光谱数据的综合分析，显著提高了土壤速效磷的预测精确度。这种集成方法不仅可以提高预测精度，还显示出更好的泛化能力，即在新数据上的适应性更强，避免了过度拟合的问题。因此，该研究结果对于利用高光谱技术进行土壤养分精准预测具有重要的实践价值和理论指导意义，对于农业资源管理、精准农业以及土壤科学等领域具有重要意义。关键词包括成像系统、土壤速效磷、高光谱、回归算法和集成学习。