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申请/专利权人：广西壮族自治区林业科学研究院
摘要：本发明公开一种基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法，属于土壤有机碳预测技术领域。本发明包括以下技术步骤：1土壤样品采集；2光谱数据采集；3光谱数据处理；4预测模型构建；5待测土壤样品预测。本发明的基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法，构建的SVM‑CARS‑FFT预测模型精度高，在预测有机碳含量较低的样品时稳定性好，能快速、高效、精确、稳定地预测土壤有机碳含量，同时测试成本低，能够有效满足土壤有机碳动态监测与精准提升的要求，以较低的成本和时间优势高效地获取土壤中有机碳含量的信息，为高效获取土壤中有机碳含量的信息提供了新的技术手段和技术支持。
主权项：1.一种基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1土壤样品采集：确定土壤样品采样点，在采样点范围内采集若干个土壤样品，取代表性样品并做好标记，经风干、研磨和过筛处理，测定处理后的土壤样品有机碳含量；2光谱数据采集：对步骤1中处理后的土壤样品进行光谱数据的采集；3光谱数据处理：去除步骤2中采集到的光谱数据中仪器量程两端信噪比低的边缘波段，然后进行平滑处理，并在原始光谱反射率的基础上进行快速傅里叶变换FFT，得到处理后的光谱数据；4预测模型构建：在步骤1的土壤样品中取出一部分作为建模集，剩余部分作为验证集；在所取建模集的样品中，将其在步骤1中的土壤样品有机碳含量与步骤3中处理后的光谱数据逐一关联对应，然后采用竞争性自适应重加权算法CARS筛选并提取出特征波段，并结合支持向量机SVM构建出SVM-CARS-FFT预测模型；再用验证集样品在步骤1中的土壤样品有机碳含量与步骤3中处理后的光谱数据对所构建的SVM-CARS-FFT预测模型进行拟合精度、均方根误差和相对分析误差验证，使之达标，得到正式的SVM-CARS-FFT预测模型；5待测土壤样品预测：按照步骤2和3的方法采集和处理待测土壤样品的光谱数据，然后按照步骤4的方法选取出特征波段并输入SVM-CARS-FFT预测模型中，即可获得待测土壤样品的有机碳含量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西壮族自治区林业科学研究院 基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法
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