Spectroscopy and Spectral Analysis, Volume. 40, Issue 12, 3705(2020)
Research Progress of Spectroscopy in the Detection of Soil Moisture Content
Figures & Tables(3)
Table 1. Characteristic analysis of spectral pretreatment technology
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方法 原理 特点 参考文献 Savitzky-Golay平滑算法
Savitzky-Golay smoothing algorithm(SG)
Wj是移动窗口平滑中的权重因子(窗口长度2l+1)不受样本数据限制, 适用于光谱信号的稳定去噪, 对高频噪音消除效果较好 [23] 多元散射校正
Multiplicative scatter correction(MSC)
mi和bi表示Xi与线性回归后的相对偏移系数和平移量消除分布不均匀和颗粒大小造成的散射影响 [24] 微分处理
Differential algorithm
G为差分宽度消除背景干扰的影响, 突出光谱变化规律 [25-26]
Table 2. Comparative analysis of feature extraction algorithms
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方法 特点 适用范围 参考文献 包络线消除法
(continuum-removal, C-R)具有降低非目标光谱数据影响, 扩大水分吸收特征信息的优势 适用于单一敏感波段特征提取 主成分分析
(principal component analysis, PCA)将众多且较强相关性的光谱数据转化为维数较少的特征信息 适用于多因素的光谱特征提取, 使其主要的特征信息保留 [25] 遗传算法
(genetic algorithm, GA)具有全局搜索手段和的可拓展性 多与机器学习结合提取信息
Table 3. Characteristic analysis of spectral modeling methods
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类型 建模方法 土壤类型 模型精度测试集 参考文献 一元线性 一元线性y=1.271x-0.015 1 浙江省红壤 验证集r=0.966 5, RMSE=0.012 1 一元线性y=17.706-2.167x 北京郊区褐土 建模集R2=0.935, 验证集R2=0.936 多元线性 多元线性模型
(multiple regression analysis, MRA)新疆干旱区土壤 多种线性模型, 建模集
最高精度可达R2=0.963偏最小二乘
(partial least-square method, PLS)银川地区半干旱土壤 R2=0.976 非线性 支持向量机
(support vector machine, SVM)新疆绿洲干旱区土壤 建模集R2=0.86, RMSE=4.16
验证集R2=0.92, RMSE=2.83[30] 高斯核函数支持向量机 德国半湿润性黏土 建模集R2=0.983, RMSEP=0.457 [25] 多关联向量机
(relevance vector machines, RVM)犹他州半干旱土壤 Bubble验证集RMSE=0.06
Laplace验证集RMSE=0.08
Cauchy验证集RMSE=0.10[31] 卷积神经网络
(convolutional neural networks, CNN)江苏句容市湿润黏土 建模集R2=0.968, RMSE=0.57
验证R2=0.956, RMSE=0.804
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Xin-xing LI, Bu-wen LIANG, Xue-bing BAI, Na LI. Research Progress of Spectroscopy in the Detection of Soil Moisture Content[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2020, 40(12): 3705
Paper Information
Category: Research Articles
Received: Oct. 15, 2019
Accepted: --
Published Online: Jun. 18, 2021
The Author Email: LI Xin-xing (lxxcau@cau.edu.cn)
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