基于RF-GABPSO混合选择算法的黑土有机质含量估测研究

作     者：马玥 姜琦刚 孟治国 刘骅欣 MA Yue;JIANG Qi-gang;MENG Zhi-guo;LIU Hua-xin

作者机构：吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春130026 中国科学院行星科学重点实验室上海200030 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2018年第38卷第1期

页      面：181-187页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41371332) 国土资源部公益性行业科研专项基金项目(201511078-1) 澳门科技发展基金项目(110/2014/A3) 中国地质调查局资助项目(DD2016007706)资助 

主　　题：高光谱 黑土有机质含量 遗传算法 二进制粒子群算法 随机森林 

摘      要：针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题,提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集,然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一步自适应筛选。对于土壤有机质含量估测建模问题,选择稳健性强且能有效处理高维变量的随机森林算法。以典型黑土区采集的土壤样品为研究对象,将ASD光谱仪获取的可见光-近红外区间光谱数据和经化学分析得到的土壤有机质含量为数据源,对原始光谱进行光谱变换和重采样处理后,采用随机森林-遗传二进制粒子群混合选择方法提取特征光谱区间,构建有机质含量随机森林估测模型。与利用全光谱、随机森林方法筛选的光谱和自适应搜索算法筛选的光谱构建随机森林模型得到的预测精度进行比较。结果表明,利用随机森林-遗传二进制粒子群混合特征选择算法筛选的波谱变量参与随机森林建模,预测决定系数,均方根误差和相对分析误差分别为0.838,0.54%,2.534。该方案应用最少的变量个数获得最高的预测精度,能够较高效地估测黑土有机质含量,也能为其他类型土壤在有机质含量估测研究的变量筛选与建模问题上提供参考。