随机森林优化光谱特征预测土壤水分含量研究

"利用随机森林方法优选光谱特征预测土壤水分含量" 本文主要探讨了如何利用随机森林算法来优化选择光谱吸收特征参数，以便更准确地预测土壤水分含量（SMC）。研究区域位于新疆渭干河-库车河绿洲，通过对38个土壤样本的光谱反射率和SMC的测量，研究人员提取了光谱水分吸收特征参数，包括最大吸收深度D、吸收谷右面积Ra、吸收谷左面积La、吸收谷总面积A、面积归一化最大吸收深度DA和对称度S。 通过去包络线消除法，研究人员分析了这些参数与SMC之间的相关性。结果显示，D和A与SMC的关联性最强，而2200 nm和1400 nm波段的光谱吸收特征参数比1900 nm波段的参数更能反映SMC的变化。进一步的研究发现，对SMC预测影响最大的前五个参数分别是D2200、La2200、A2200、D1900和Ra2200。 接下来，使用多元逐步回归模型建立了SMC的反演模型。最佳预测模型是基于A2200和D2200的模型，该模型在建模集上的决定系数达到0.88，均方根误差为2.08，测试集的决定系数为0.89，预测均方根误差为2.21，相对分析误差为2.80。这表明随机森林方法在识别对SMC有显著影响的光谱特征参数方面表现出色，为干旱地区的快速、精确土壤水分估测提供了新的技术途径。 随机森林是一种集成学习方法，它通过构建大量的决策树并结合它们的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。在此研究中，随机森林成功地用于识别出对SMC预测最有价值的光谱吸收特征，这为土壤水分监测和管理提供了有效的工具。光谱学在环境科学中的应用，特别是在土壤水分检测上，已经成为一种非破坏性的、高分辨率的方法，而随机森林的引入进一步增强了这种方法的预测能力。 此外，这项研究还强调了不同波段光谱吸收参数在SMC预测中的差异，这对于理解土壤特性与光谱响应之间的关系具有重要意义。在未来的工作中，可以进一步探索其他机器学习方法或改进现有模型，以提高土壤水分预测的精度，并扩大到更广泛的地理区域和土壤类型。这项研究为利用遥感数据进行土壤水分监测提供了理论和技术支持，有助于干旱地区水资源管理和农业生产的决策支持。