检索结果-南通市图书馆

光谱学与光谱分析 2021年第6期41卷 1905-1911页

作者：何少芳沈陆明谢红霞湖南农业大学信息与智能科学技术学院湖南长沙410128 湖南农业大学资源环境学院湖南长沙410128

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有... 详细信息

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(350~2500 nm),室内化学测定有机质含量。以高光谱数据和有机质含量为基础,利用生成式对抗网络生成等量新数据,结合原始数据建模集组成增强建模集。在GAN正式训练中,每轮训练完成后,设置4个观测点(对应增强建模集中含50,100,150和239个生成样本),动态构建交叉验证岭回归(RCV)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)土壤有机质含量估测模型(分别简称GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN),并在相同测试集上实施模型评估。实验结果表明:(1)原始数据建模集上拟合的估测模型中,交叉验证岭回归表现最佳,决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.8311和0.1896;(2)GAN的150轮正式训练中,增强建模集上动态构建的GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN模型性能显著提高,具体表现为:GAN-RCV的R^(2)取得最大值0.8909(RMSE 0.1537)、最小值0.8505(RMSE 0.18)与平均值0.8687(RMSE 0.1686),最大R^(2)比建模集上拟合的RCV提高了7.2%(RMSE降低了18.9%),GAN-PLSR获得R^(2)最大值0.8554(RMSE 0.1769)、最小值0.7270(RMSE 0.2432)与平均值0.7801(RMSE 0.2177),最大R^(2)比建模集上拟合的PLSR提高了20.6%(RMSE降低了29.5%),GAN-BPNN表现最佳,R^(2)取得最大值0.9052(RMSE 0.1433)、最小值0.8017(RMSE 0.2073)与平均值0.8681(RMSE 0.1686),最大R^(2)比建模集上拟合的BPNN提高了30.8%(RMSE降低了44.5%);(3)随着增强建模集中生成样本数量增加,模型精度提升效果呈先升后降趋势,4个观测点中第3个观测点的模型性能提升最显著。充分的实验表明:基于GAN动态构建的有机质含量估测模型显著改善了模型预测性能。依据测试集上的评估结果,可择优使用最佳模型进行后续土壤有机质含量估测。

关键词：有机质高光谱生成式对抗网络交叉验证岭回归 BP神经网络

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