利用随机森林方法优选光谱特征预测土壤水分含量

包青岭; 丁建丽; 王敬哲

doi:doi:10.3788/LOP55.113002

激光与光电子学进展, 2018, 55 (11): 113002, 网络出版: 2019-08-14

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Prediction of Soil Moisture Content by Selecting Spectral Characteristics Using Random Forest Method

包青岭 ^1,2丁建丽 ^1,2,*王敬哲 ^1,2

作者单位

¹ 新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室, 新疆乌鲁木齐 830046

² 绿洲生态教育部重点实验室, 新疆乌鲁木齐 830046

图 & 表

图 1. 光谱采集实验示意图

Fig. 1. Schematic of spectral acquisition experiment

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图 2. 不同SMC土壤样本光谱的反射率曲线及吸收特征曲线。(a)光谱反射率曲线;(b)吸收特征曲线

Fig. 2. Spectral reflectance curves and spectral absorption characteristic curves of sample with different soil moisture contents. (a) Spectral reflectance curves; (b) spectral absorption characteristic curves

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图 3. 18种光谱吸收特征参数对SMC影响的贡献度

Fig. 3. Contribution degree of 18 spectral absorbance characteristic parameters on SMC

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图 4. SMC实测值与预测值的比较

Fig. 4. Measured and predicted values of SMC

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表 1土壤样本含水量统计特征

Table1. Statistical characteristics of soil sample moisture content

Sample set	Sample size	Mean value	Standard deviation	Maximum value	Minimum value	CV /%
Whole set	38	14.59	5.76	23.94	1.48	39.48
Calibration set	25	15.10	5.44	23.94	1.48	36.01
Validation set	13	13.61	6.45	21.15	1.95	47.38

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表 2光谱吸收特征参数与SMC的相关性分析

Table2. Correlation analysis between spectral absorption characteristic parameters and SMC

Spectral absorptioncharacteristic parameter	SMC absorptionband /nm	Correlationcoefficient
D	1400	0.90^**
A	1400	0.95^**
D_A	1400	-0.68^**
L_a	1400	0.95^**
R_a	1400	0.93^**
S	1400	-0.13
D	1900	0.86^**
A	1900	0.73^**
D_A	1900	0.49^**
L_a	1900	0.72^**
R_a	1900	0.71^**
S	1900	-0.05
D	2200	0.93^**
A	2200	0.90^**
D_A	2200	-0.04
L_a	2200	0.90^**
R_a	2200	0.90^**
S	2200	0.30

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表 3表层SMC的模拟精度

Table3. Simulation accuracy of SMC at surface layer

Model	Training set		Test set
Model	R²	e_RMSE	R²	e_RMSE
Random forest	0.87	1.82	0.83	2.46

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表 4SMC的预测结果

Table4. Predicted SMC

Model	Regression equation	Calibration set		Validation set
Model	Regression equation	$\begin{matrix} R_{c}^{2} \end{matrix}$	e_RMSEC	$\begin{matrix} R_{p}^{2} \end{matrix}$	e_RMSEP	R_PD
MLSR	Y=3.68+2.16A₂₂₀₀+96.29D₂₂₀₀	0.88	2.08	0.89	2.21	2.80

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包青岭, 丁建丽, 王敬哲. 利用随机森林方法优选光谱特征预测土壤水分含量[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(11): 113002. Qingling Bao, Jianli Ding, Jingzhe Wang. Prediction of Soil Moisture Content by Selecting Spectral Characteristics Using Random Forest Method[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(11): 113002.

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图 1. 光谱采集实验示意图

Fig. 1. Schematic of spectral acquisition experiment

图 2. 不同SMC土壤样本光谱的反射率曲线及吸收特征曲线。(a)光谱反射率曲线;(b)吸收特征曲线

Fig. 2. Spectral reflectance curves and spectral absorption characteristic curves of sample with different soil moisture contents. (a) Spectral reflectance curves; (b) spectral absorption characteristic curves

图 3. 18种光谱吸收特征参数对SMC影响的贡献度

Fig. 3. Contribution degree of 18 spectral absorbance characteristic parameters on SMC

图 4. SMC实测值与预测值的比较

Fig. 4. Measured and predicted values of SMC

表 1土壤样本含水量统计特征

Table1. Statistical characteristics of soil sample moisture content

表 2光谱吸收特征参数与SMC的相关性分析

Table2. Correlation analysis between spectral absorption characteristic parameters and SMC

表 3表层SMC的模拟精度

Table3. Simulation accuracy of SMC at surface layer

表 4SMC的预测结果

Table4. Predicted SMC

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图 2. 不同SMC土壤样本光谱的反射率曲线及吸收特征曲线。(a)光谱反射率曲线;(b)吸收特征曲线

Fig. 2. Spectral reflectance curves and spectral absorption characteristic curves of sample with different soil moisture contents. (a) Spectral reflectance curves; (b) spectral absorption characteristic curves

图 3. 18种光谱吸收特征参数对SMC影响的贡献度

Fig. 3. Contribution degree of 18 spectral absorbance characteristic parameters on SMC

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Fig. 4. Measured and predicted values of SMC

表 1土壤样本含水量统计特征

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表 2光谱吸收特征参数与SMC的相关性分析

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