土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型

摘要

为克服光谱估测中的不确定性，本文基于灰信息理论建立土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型。以济南市章丘区的76个样本为基础，首先使用对数倒数的一阶微分、倒数对数的一阶微分等变换方法对光谱数据进行变换，计算相关系数，利用极大相关性原则选取估测因子。然后，根据增息取大法的原理，将每个样本的光谱估测因子进行从小到大的排序，形成灰信息量序列，基于信息链构建土壤有机质高光谱灰信息关联估测模型。最后，对基于不同信息链的估测结果进行两次融合处理，并与常用的估测方法进行对比分析。结果表明，12个检验样本的平均相对误差为5.576%，决定系数R²为0.934，估测精度高于多元线性回归、BP神经网络和支持向量机等常用方法。研究表明本文提出的灰信息关联模型是可行有效的，为土壤性状指标的高光谱估测提供了一种新途径。

关键词

土壤有机质 / 高光谱遥感 / 灰色信息关联 / 估测模型