基于RBF组合模型的山地红壤有机质含量光谱估测

[目的]探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据.[方法]基于山地红壤光谱的全波段(400 ～2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型.通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度.[结果]单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的.[结论]对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度.