基于支持向量机的皖北旱作区表层土壤有机质含量估测

摘要

文中旨在探究支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的旱作区表层土壤有机质含量快速估测方法。以皖北旱作区为研究对象,利用两期Landsat8 OLI影像获取采样点光谱反射率,采用不同的波段变换方法构建光谱参量,并结合实测值分析不同建模方式与核函数下模型的估算效果。在实现模型优选后进行全区范围内的有机质含量空间特征分析。实验表明,对原始波段进行波段组合形式的变换后可有效提升光谱数据对土壤有机质含量的解释能力。在4种建模方式中,基于多元逐步回归模型选取的波段组合参量(即优化参量)所建立的估测模型整体具有较好的估测能力,其中,在三次多项式核函数下估测模型对研究区3种土类的整体估测效果较好,其平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)达到17.73。上述现象表明,利用两期影像波段组合变换后得到的优化参量建立估测模型具备一定的优势,且在三次多项式下SVM模型估测效果较好。