为实现黑土有机质含量更准确的估测,提出了基于小波变换和连续投影算法的高光谱估测方法.以典型黑土区采集的土壤样品为研究对象、分析光谱设备(analytical spectral devices,ASD)光谱仪获取的可见光—近红外区间光谱数据和经化学分析得到的土壤有机质含量为数据源,首先采用小波变换提取1～7层小波低频系数,然后利用连续投影算法分别对土壤全谱和1～7层小波低频系数进行变量筛选,最后分别基于土壤全谱、1～7层小波低频系数、连续投影算法选择的变量,利用偏最小二乘和支持向量机两种方法建立估测模型.结果表明:经小波变换和连续投影算法处理后,不仅变量数目得到了大幅降低,而且模型精度也进一步得到了提高,采用偏最小二乘法时,R2由土壤全谱的0.79提高至第6层小波低频系数的0.93,RMSE由6.06 g·kg-1降低至3.48 g·kg-1;采用支持向量机方法时,R2由土壤全谱的0.75提高至第3层小波低频系数的0.91,RMSE由7.46 g·kg-1降低至4.12 g·kg-1,说明提出的方法能有效用于黑土有机质含量高光谱估测.
有机质 高光谱 小波变换 连续投影算法