[发明专利]一种采用航空高光谱数据预测黑土氮磷钾含量的方法有效
申请号: | 201711263392.0 | 申请日: | 2017-12-05 |
公开(公告)号: | CN109870419B | 公开(公告)日: | 2021-09-17 |
发明(设计)人: | 张东辉;赵英俊;秦凯;赵宁博;裴承凯;张玉燕 | 申请(专利权)人: | 核工业北京地质研究院 |
主分类号: | G01N21/31 | 分类号: | G01N21/31 |
代理公司: | 核工业专利中心 11007 | 代理人: | 闫兆梅 |
地址: | 100029 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 采用 航空 光谱 数据 预测 黑土 氮磷钾 含量 方法 | ||
1.一种采用航空高光谱数据预测黑土氮磷钾含量的方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
步骤一:数据预处理,使用基于MODTRAN4+辐射传输模型的FLAASH算法对高光谱数据进行预处理,对经过辐射校正和几何校正的光谱数据进行异常波段去除和归一化处理;
步骤二:光谱参量计算,计算3大类18子类的光谱参量值,计算得到的光谱参量值作为训练数据,与化验含量进行建模;
所述步骤二,光谱参量计算,还包括:
光谱统计量计算:均值、中值、反差、方差、标准差和离散系数;
光谱特征值计算:蓝边、绿边、黄边、红边、近红外、红外的反射率值;
光谱信息量计算:斜率、吸收指数、吸收深度、吸收宽度、积分和信息熵;
步骤2.1:所述光谱统计量计算方法
(1)均值:返回反射率的平均值,计算公式为:
Xmean=SUM(x1,x2,...,xn)/n
式中,x1,x2,...,xn是波段1到n的反射率;
(2)中值:返回给定数值的中值,中值是在一组数值中居于中间的数值;计算公式为:
xMedian=Median(x1,x2,...,xn)
x1,x2,...,xn是要从波段1到n次时居于中间的反射率值;
(3)反差:返回反射率最大值和最小值的倍数,显示了光谱曲线的拉伸状况,计算公式为:
XContrast=Xmax/Xmin
Xmax,Xmin分别为最大和最小反射率;
(4)方差:返回n个反射率和均值之差的平方和,再求平均,显示了光谱的振动程度;计算公式为:
Xi为每个波段的反射率,Xmean为反射率的均值,n为波段数;
(5)标准差:返回n个反射率偏离真实值的距离平方和的平均数,即误差平方和的平均数,显示了光谱的平均分散程度;计算公式为:
Xi为每个波段的反射率,Xmean为反射率的均值,n为波段数;
(6)离散系数:返回剔除均值大小的影响后,n个反射率数值差异程度的大小,显示了光谱的客观分散程度;计算公式为:
XVariation=XSTDEV/Xmean
Xmean为反射率的均值,XVariation为反射率的标准差;
步骤2.2:所述光谱特征值计算方法:
(1)蓝边:为光谱在蓝光波段的拐点,蓝边是波谱曲线的一阶导数光谱曲线上在450~550nm内的极大值点,即:
λB=max(R'(λ∈(450,550nm)))
λB为蓝边波段反射率,max(R'(λ∈(450,550nm))为波段450~550nm范围内的反射率一阶导数的最大值;
(2)绿边:为光谱在绿光波段的反射率极大值,即:
RG=max(R(λ∈(500,600nm)))
RG为绿边波段反射率,max(R(λ∈(500,600nm)))为波段500~600nm范围内的反射率的最大值;
(3)黄边:为光谱在黄光波段的拐点,是波谱曲线的一阶导数光谱曲线上在550~650nm内的极小值点,即:
λY=min(R′(λ∈(550,650nm)))
λY为黄边波段反射率,min(R'(λ∈(550,650nm)))为波段550~650nm范围内的反射率一阶导数的最小值;
(4)红边:为光谱在红光波段的反射率极小值,即:
RR=min(R(λ∈(600,720nm)))
RR为红边波段反射率,min(R(λ∈(600,720nm)))为波段600~720nm范围内的反射率的最小值;
(5)近红外平台位置:为光谱在红外光波段和红外的过渡点,定义为光谱包络线在此处的第一个包络线点,即:
λI1=λi(Rcr(λ∈(670,800nm)))
λI1为近红外波段反射率,λi(Rcr(λ∈(670,800nm)))为波段670~800nm范围内的红外光波段和红外的过渡波段的反射率;
(6)红外反射率极大值:为光谱在红外光波段的反射率极大值,即:
RI=max(R(λ∈(780,950nm)))
RI为红外波段反射率,max(R(λ∈(780,950nm)))为波段780~950nm范围内的反射率的最大值;
步骤2.3:所述光谱信息量计算方法:
(1)斜率:斜率k能够表示不同目标辐射在某一波段宽度内不同的辐射特性,在光谱范围[λ1,λ2]内,模拟出的直线段公式为:
fi'=kfi+b,fi∈[λ1,λ2]
式中,fi'为模拟直线段的反射率值;fi为波段λi的反射率值;k为波长λ1到λ2的斜率;b为该斜率下的直线截距;
(2)吸收指数:吸收肩部反射率差Δρ=ρ2-ρ1,则光谱吸收指数SAI的计算公式为:
(3)吸收深度:吸收谷与两肩部组成的非吸收基线的距离,称为光谱吸收深度AD;
AD=1-ρmin
(4)吸收宽度:光谱吸收宽度AW是最大吸收深度处相邻波段λ1和λ2一半处的光谱带宽FWHM;计算公式为:
(5)积分:光谱积分是求光谱曲线在某一波长范围内的下覆面积,计算公式为:
式中,f(λ)是波段λ的反射率值,λ1和λ2是积分的起始波段;
(6)信息熵:信息熵选择最佳指数OIF,即
其中,σi为第i波段的标准差,Ri,j为i,j波段的相关系数;OIF值越大,波段组合的信息量越大;
步骤三:建立模型,采用主成分分析,提取土壤养分含量与光谱参量相关性最大的因子,利用最小二乘法建立回归方程,最后对模型预测结果的均方根误差进行评价,分析回归效果。
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