發(fā)布時(shí)間：2019-09-17 22:40

【摘要】：近年來采用可見光近紅外光譜反演礦區(qū)土壤重金屬受到重視,但土壤中重金屬含量微小,光譜特性非常脆弱,對反演模型提出了較高要求。針對復(fù)墾礦區(qū)的土壤重金屬反演研究,引入超限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)方法進(jìn)行反演建模,與傳統(tǒng)的偏最小二乘(partial least squares regression,PLS)方法和支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)方法進(jìn)行分析比較。通過對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和相關(guān)性分析后,對30個(gè)土壤樣本數(shù)據(jù)運(yùn)用3種模型進(jìn)行反演,并對其中10個(gè)預(yù)測樣本進(jìn)行模型檢驗(yàn)。結(jié)果表明,ELM對于重金屬Zn、Cr、Cd和Cu的預(yù)測精度要高于SVM和PLS,對重金屬As和Pb的預(yù)測能力與SVM基本相當(dāng)。
【圖文】：

第2期馬偉波等:基于超限學(xué)習(xí)機(jī)的礦區(qū)土壤重金屬高光譜反演·215·型的特征輸入?yún)?shù)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。圖1土壤光譜曲線Fig.1Soilspectralcurve表2特征變量選取結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table2Statisticsoftheselectionofcharacteristicvaria-bles預(yù)處理變換ZnCrCdCuAsPb連續(xù)統(tǒng)去除變換1211911139一階導(dǎo)數(shù)變換1158576二階導(dǎo)數(shù)變換5121391011標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換562447總計(jì)3334322934332研究方法筆者引入ELM方法進(jìn)行反演建模，并與傳統(tǒng)的PLS方法和近年來興起的SVM方法進(jìn)行對比分析。2.1PLSPLS由歐洲經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)家Herman于19世紀(jì)80年代首次提出，是對多元線性回歸建模的一種改進(jìn)，，可以實(shí)現(xiàn)多對多的建模，在建模過程中集中了主成分分析、典型相關(guān)性分析和線性回歸分析方法的特點(diǎn)。此方法在高光譜反演領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛［16］。2.2SVMSVM是一種基于結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，它能夠按照給定誤差分離一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的最優(yōu)化分離超平面，能處理小樣本、非線性、高維數(shù)的問題，并克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中局部極小值的難點(diǎn)。SVM在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用中能夠成功處理小樣本訓(xùn)練集，并且具有較高的精度［17］。2.3ELMELM由HUANG等［18］提出，是求解單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(single-hidden-layerfeedforwardnetworks，SLFN)的一種算法。ELM以其快速學(xué)習(xí)的能力、良好的廣泛性和簡單的參數(shù)設(shè)置等優(yōu)點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。根據(jù)HUANG等［18－21］研究結(jié)果，ELM原理如下。對于一個(gè)單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，假設(shè)有N個(gè)任意樣本(Xi，ti)，其中Xi=［Xi1，Xi2，…，Xin］T=Ｒn，ti=［ti1，ti2，…，tim］T∈Ｒm。對有L個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以表示為∑Li=1βig(Wi·Xi+

第2期馬偉波等:基于超限學(xué)習(xí)機(jī)的礦區(qū)土壤重金屬高光譜反演·217·練出最接近客觀實(shí)際的模型，也越能反映出模型的穩(wěn)定性效能。虛線為對重金屬濃度排序擬合的趨勢線，橢圓閉合線表示該范圍內(nèi)重金屬濃度排序無明顯線性關(guān)系且分布整體離散。圖2重金屬濃度排序分布Fig.2Concentrationordinationanddistributionofheavymetals4結(jié)論通過引入ELM建模方法，利用可見光近紅外光譜對土壤重金屬含量進(jìn)行反演研究，采用EＲMS/M統(tǒng)計(jì)量結(jié)合Ｒ2和EＲMS對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行綜合評價(jià)。EＲMS/M統(tǒng)計(jì)量能夠在一定程度上直觀反映預(yù)測誤差的分布情況，同時(shí)使得多種重金屬的預(yù)測結(jié)果可以進(jìn)行橫向?qū)Ρ�。�?種建模方法的對比分析發(fā)現(xiàn)，在重金屬濃度總體差異不明顯時(shí)，ELM算法的預(yù)測能力強(qiáng)于SVM;在重金屬含量空間分布差異較大時(shí)，ELM模型穩(wěn)定性有所減弱，但其預(yù)測能力基本與SVM相當(dāng)�？傮w而言，ELM算法對樣本總體分布均勻的數(shù)據(jù)的預(yù)測精度要強(qiáng)于SVM，對樣本總體分布差異明顯的數(shù)據(jù)則穩(wěn)定性有所減弱，但預(yù)測能力與SVM相當(dāng)。后期可通過優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)，獲取大樣本量數(shù)據(jù)進(jìn)行反演預(yù)測，以探索樣本數(shù)對模型穩(wěn)定性的影響。參考文獻(xiàn):［1］董霽紅．礦區(qū)充填復(fù)墾土壤重金屬分布規(guī)律及主要農(nóng)作物污染評價(jià)［D］．徐州:中國礦業(yè)大學(xué)，2009．［2］KINOSHITAＲ，MOEBIUS-CLUNEBN，VANESHM，etal．Strate-giesforSoilQualityAssessmentUsingVisibleandNear-InfraredＲe-flectanceSpectroscopyinaWesternKenyaChronosequence［J］．SoilScienceSocietyofAmericaJournal，2012，76(5):1776－1788．［3］SOＲIANO-DISLAJM，JANIKLJ，VISCAＲＲAＲOSSELＲA，etal．ThePerformanceofVisible，Near-，andMid-InfraredＲeflec-tanceSpectroscopyforPredictionofSo
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院;環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所;
【基金】：國家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)(2014FY110800) 國家自然科學(xué)基金(41471356)
【分類號】：X53;X87

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本文編號：2537117