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基于蒲公英优化随机森林模型的沙漠土壤Fe_(2)O_(3)含量高光谱遥感反演

中国沙漠 2025年第2期45卷 191-204页

作者：胡昕买买提·沙吾提张峰崔锦涛艾尼玩·艾买尔阿斯娅·曼力克新疆大学地理与遥感科学学院/绿洲生态教育部重点实验室/智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室/塔克拉玛干沙漠腹地绿洲过程新疆野外科学观测研究站新疆乌鲁木齐830017 新疆畜牧科学院草业研究所/天山北坡草地生态环境野外定位观测研究站新疆乌鲁木齐830057

沙漠土壤光谱与氧化铁(Fe_(2)O_(3))含量之间的关系尚不明确,且缺乏有效监测方法。以新疆古尔班通古特沙漠为研究区,采集沙漠样本,获取其Fe_(2)O_(3)含量和光谱数据。通过对原始光谱进行分数阶微分(FOD)和连续小波变换(CWT),利用相关性... 详细信息

沙漠土壤光谱与氧化铁(Fe_(2)O_(3))含量之间的关系尚不明确,且缺乏有效监测方法。以新疆古尔班通古特沙漠为研究区,采集沙漠样本,获取其Fe_(2)O_(3)含量和光谱数据。通过对原始光谱进行分数阶微分(FOD)和连续小波变换(CWT),利用相关性分析确定了沙漠土壤Fe_(2)O_(3)含量的最优光谱变换形式,并采用遗传算法(GA)进行敏感波段的提取。建立了蒲公英优化随机森林(DO-RF)模型估算沙漠土壤Fe_(2)O_(3)含量。结果表明:(1)随着Fe_(2)O_(3)含量的增加,沙漠土壤的反射率逐渐降低,即沙漠土壤Fe_(2)O_(3)含量和土壤光谱反射率负相关;(2)FOD和CWT均可以提高沙漠土壤反射率及其Fe_(2)O_(3)含量反演的相关性水平。其中,基于1.2阶次的FOD和1尺度下CWT的相关性最高,相关系数分别达0.840和0.839;(3)GA能够有效剔除共线性较强的冗余波段,在1.2阶次的FOD下,从512个光谱波段中优选出31个特征波段,压缩了93.945%,在1尺度的CWT下,从119个光谱波段中优选出13个特征波段,压缩了89.076%;(4)基于CWT处理的DO-RF模型精度和稳定性最佳,模型验证决定系数(R^(2))达0.908,均方根误差(RMSE)为0.340,相对分析误差(RPD)为3.390,比未优化的RF、PLSR和SVM,R^(2)分别提高了2.7%、22.6%、4%,RMSE分别降低了6.6%、27.8%、8.7%,RPD分别提高了54.9%、152.2%、68.6%。

关键词：沙漠土壤 Fe_(2)O_(3)含量高光谱遥感蒲公英优化随机森林

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