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    基于PCA的土壤Cd含量高光譜反演模型對比研究

    2021-05-11 07:23:30馬宏宏劉秀金唐世琪
    光譜學(xué)與光譜分析 2021年5期
    關(guān)鍵詞:降維倒數(shù)對數(shù)

    郭 飛,許 鎮(zhèn),馬宏宏,劉秀金,楊 崢,唐世琪

    1.中國地質(zhì)科學(xué)院地球物理地球化學(xué)勘查研究所,河北 廊坊 065000 2.中國地質(zhì)調(diào)查局土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查評價研究中心,河北 廊坊 065000 3.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100101

    引 言

    鎘(Cadmium,Cd)是一種有毒重金屬[1],它不僅會降低土壤微生物的生物活性,還易通過在植物可食部位的累積,進入食物鏈危害人體[2]。礦產(chǎn)資源的開采是造成其周邊農(nóng)用地土壤污染的重要原因之一[3]。如何快速有效測定土壤中Cd的含量及空間分布已成為目前亟待解決的問題。高光譜遙感由于光譜分辨率高、波段連續(xù),能快速高效獲取精細的光譜信息等優(yōu)勢,成為快速查明土壤重金屬污染狀況的新技術(shù)方法之一[4]。

    利用可見-近紅外光譜對土壤重金屬含量進行定量反演已成為國內(nèi)外熱點研究問題。Kemper等[5]利用可見-近紅外光譜,基于線性模型MLR建模預(yù)測As和Cd等重金屬含量,認為土壤重金屬含量與鐵、鐵氧化物相關(guān);有研究采用SMLR,PLSR等線性建模方法建立了土壤重金屬含量反演模型;有報道基于逐步回歸和相關(guān)系數(shù)方法,篩選出對重金屬敏感的特征波段,將它們組合成綜合特征變量對研究區(qū)Cu元素進行了反演。盡管國內(nèi)外關(guān)于土壤重金屬含量估算相關(guān)研究逐漸增多,但是仍存在一些問題。例如,針對高光譜數(shù)據(jù)波段信息冗余的問題,多數(shù)研究選擇丟掉大量的波段,僅利用相關(guān)系數(shù)以及逐步回歸法篩選出了部分特征波段,損失了大量有用的信息。事實上,土壤中重金屬含量與光譜曲線之間的關(guān)系很難用幾個波段解釋。因此,選擇一種既可以保證波段主要信息量,又能減少輸入變量的特征參數(shù)尤為重要。此外,關(guān)于土壤重金屬含量估算模型的問題,絕大部分的研究主要采用線性回歸模型,如SMLR和PLSR等;而非線性回歸模型考慮較少。客觀上講,土壤中重金屬含量在光譜曲線上的響應(yīng)會受多種因素影響,二者之間關(guān)系非常復(fù)雜;而簡單線性回歸模型很難處理非線性、隨機性等復(fù)雜的問題。因此,在高光譜模型的選擇上應(yīng)對非線性模型加以考慮。

    選擇湖北省黃石市礦山周邊農(nóng)用地土壤為研究對象,針對于高光譜反演中波段信息冗余等問題,提出了基于PCA的降維方法,結(jié)合多種高光譜反演模型,驗證PCA篩選主成分量可實現(xiàn)土壤重金屬含量的高精度反演,并通過不同高光譜模型的對比,確定了適合該研究區(qū)域Cd含量的最佳預(yù)測模型,從而實現(xiàn)了土壤Cd含量的快速、精確光譜檢測,為土壤重金屬反演提供新的思路。

    1 實驗部分

    1.1 研究區(qū)與土壤采樣

    研究區(qū)位于湖北省東南部的黃石市(114°30′—115°30′E,29°30′—30°20′N),地處長江中下游,具有典型的大陸性季風(fēng)氣候。地勢南高北低,東西平,海拔高度為120~200 m。研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源豐富,有多個大中型礦床,礦山開采、冶煉生產(chǎn)對周邊土壤造成一定的重金屬污染。在研究區(qū)共采集0~20 cm表層土壤56件,采樣點(圖1)位于礦山周邊的農(nóng)用地,采集表層土樣初始質(zhì)量大于1 kg,樣品經(jīng)室內(nèi)自然風(fēng)干、研磨后過10目(孔徑2 mm)的尼龍篩,利用四分法分成兩份,分別用于室內(nèi)光譜測試和實驗室化學(xué)分析。

    圖1 研究區(qū)采樣點分布示意圖Fig.1 The distribution of sampling point in the study area

    1.2 光譜測定

    土壤光譜數(shù)據(jù)獲取采用美國ASD公司的FieldSpec4地物光譜儀(光譜波段范圍350~2 500 nm),利用鹵素光源和標(biāo)準(zhǔn)白板完成測量。該光譜儀采樣間隔為1.4 nm(350~1 000 nm)和2 nm(1 000~2 500 nm),經(jīng)光譜重采樣后(間隔1 nm),共輸出2 151個波段。測試在暗室進行,選擇一穩(wěn)固平臺,將土樣放入直徑90 mm,高19 mm的透明玻璃器皿,使其表面盡量平整,以50 W的鹵素?zé)魹楣庠?,光源與樣品保持50 cm距離,光源探頭位于樣本正上方7 cm高,光線與樣品保持15°的照射角度,保證測量時無陰影遮擋。開機預(yù)熱30 min后對儀器進行調(diào)整和校準(zhǔn)并開始測量。每個土壤樣本采集10條光譜曲線,取光譜反射率的平均值作為樣本的反射率光譜值,剔除350~399和2 450~2 500 nm信噪比低、噪聲大的邊緣波段,共獲得2 050個波段數(shù)據(jù)。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    1.3.1 光譜預(yù)處理

    土壤樣品光譜數(shù)據(jù)測定過程中,由于光線亮度變化和土壤表面凹凸不平會對實驗結(jié)果產(chǎn)生影響,采用取光譜反射率倒數(shù)對數(shù)的方法來避免此影響。倒數(shù)對數(shù)[6]計算公式為

    (1)

    其中λi為光譜波長值,R(λi)為對應(yīng)光譜波段的反射率。

    主成分分析(principal components analysis,PCA)是由Pearson于1901年提出的一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的方法[7]。該方法的優(yōu)勢在于降低數(shù)據(jù)集維數(shù),同時保證信息量最大,對于擁有大量波段信息的高光譜數(shù)據(jù),通過一系列的矩陣變化,在測量空間尋找?guī)捉M正交向量,保留數(shù)據(jù)方差最大、信息量最多的組分,從而達到高光譜數(shù)據(jù)降維的目的。主要步驟如下:

    (1)將波段數(shù)據(jù)組合成為矩陣,設(shè)隨機變量X1,X2,…,XP;其樣本均數(shù)為X1,X2,…,XP;樣本標(biāo)準(zhǔn)差記為S1,S2,…,SP。首先進行標(biāo)準(zhǔn)化變換

    (2)

    以此類推求得第三,第四,…,第p個主成分。保留主成分個數(shù)取決于累積方差在總方差所占百分比(貢獻率)。

    1.3.2 反演模型

    利用PCA對原始光譜以及倒數(shù)對數(shù)光譜進行波段降維,將累積貢獻率達到99.99%的主成分作為特征變量,選擇線性模型PLSR,以及非線性模型SVM,ANN和RF分別建立土壤Cd含量估算模型。PLSR是一種常用于高光譜反演土壤元素含量的新型多元統(tǒng)計方法[8],它能夠很好地解決自變量間多重共線問題。SVM是以內(nèi)核統(tǒng)計學(xué)理論為基礎(chǔ)理論,它的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在解決小樣本、非線性以及高維模式的識別[9]。ANN由一組相互連接的人工神經(jīng)元組成,利用大量神經(jīng)元之間的鏈接結(jié)構(gòu)進行分布式并行信息處理的數(shù)學(xué)模型,該模型基本架構(gòu)由輸入層、輸出層和隱藏層三部分構(gòu)成[10]。RF是一個組合分類器算法[11],由一系列決策樹組成,利用自助法重采樣技術(shù),在初始樣本數(shù)據(jù)集上生成多個自助樣本集,每個自助樣本集是每棵分類樹的全部訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后根據(jù)自主樣本集生成多個分類樹組成隨機森林。

    1.3.3 精度評估

    采用R2、RMSE和RPD評價指標(biāo)對估算模型的反演精度進行評估。R2和RPD越大,RMSE越小,說明預(yù)測效果越好,通常認為R2越趨近于1,模型的預(yù)測效果越佳。當(dāng)RPD>2時,模型具極好的預(yù)測能力;當(dāng)1.4

    2 結(jié)果與討論

    2.1 土壤重金屬含量統(tǒng)計分析

    利用等離子體質(zhì)譜法測定Cd含量,Cd元素的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示,Cd均值為0.64 mg·kg-1。根據(jù)土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB15618—2018),該區(qū)域的Cd含量高于農(nóng)用地污染風(fēng)險篩選值,而低于管制值,存在一定的土壤污染風(fēng)險。從空間分布看,其變異系數(shù)介于0.5~0.75之間,屬于中等變異,說明Cd在土壤中分布不均,空間變異較為顯著。將56個樣本數(shù)據(jù)按照7∶3比率隨機分割,訓(xùn)練樣本39個,用于篩選模型輸入變量。驗證樣本17個,用于對高光譜模型的評估。

    表1 土壤Cd含量描述統(tǒng)計分析(mg·kg-1)Table 1 Descriptive statistics analysis of soil Cd content

    2.2 光譜變換與PCA降維

    所有土壤樣本原始光譜反射率曲線[圖2(a)]趨勢大致相同,在可見光區(qū)域反射率呈明顯上升,超過800 nm后光譜曲線趨于平緩。在1 400,1 900和2 200 nm附近有三個明顯凹陷的吸收峰,為土壤黏土礦物的吸收特征。經(jīng)倒數(shù)對數(shù)變化后[圖2(b)]的光譜曲線與原始曲線的變化趨勢基本相反。

    圖2 (a)土壤樣本原始光譜反射率曲線;(b)土壤樣本倒數(shù)對數(shù)光譜反射率曲線Fig.2 (a) The original spectral reflectance curve of soil samples; (b) The reciprocal logarithmic spectral reflectance curve of soil samples

    利用PCA算法,對原始光譜曲線以及變換后的倒數(shù)對數(shù)光譜曲線的2 050個波段進行降維,原始光譜曲線和倒數(shù)對數(shù)光譜曲線各主成分的貢獻率和累計貢獻率值如表2所示。選取經(jīng)PCA之后,累計貢獻率達到99.99%的主成分個數(shù)作為模型的輸入變量,其中,原始光譜累積貢獻率達到99.99%的主成分個數(shù)為12個,光譜變換之后累積貢獻率達到99.99%的主成分個數(shù)也為12個。將PCA降維選取的組分作為四種模型的輸入變量。

    表2 主成分貢獻率Table 2 Principal component contribution rate

    2.3 土壤重金屬含量反演模型建立與檢驗

    將PCA降維選取的主成分作為模型的自變量(X),土壤Cd含量為因變量(Y),采用線性回歸PLSR模型,以及非線性回歸SVM,ANN和RF模型分別建模比對,驗證基于PCA篩選的特征變量對不同模型預(yù)測能力的影響,以及優(yōu)選出研究區(qū)Cd含量的最佳預(yù)測模型。

    2.3.1 基于PCA原始光譜建模

    利用PCA對原始光譜數(shù)據(jù)降維,選擇累計貢獻率達99.99%的12個主成分量作為模型輸入變量,運用PLSR,SVM,ANN和RF方法建模,土壤Cd含量的反演模型[圖3(a)]的精度評價如表3所示,根據(jù)圖3(a)與表3可知:PCA-RF的決定系數(shù)(R2=0.856)最高,RPD高達3.39,表明PCA-RF模型具有極好的預(yù)測能力,是預(yù)測土壤Cd含量的優(yōu)勢模型;PCA-ANN和PCA-SVM的RPD都高于2,其決定系數(shù)(R2)分別為0.621和0.581,兩種模型同樣具有好的預(yù)測能力;而PCA-PLSR的R2和RPD分別僅為0.484和1.8,該模型的預(yù)測能力一般。經(jīng)PCA降維選取的特征波段,使得模型均具有一定的預(yù)測能力。

    2.3.2 基于PCA倒數(shù)對數(shù)光譜建模

    運用四種方法對PCA降維后的倒數(shù)對數(shù)光譜進行建模[圖3(b)],其反演精度如表3。由圖3(b)和表3可知:PCA-RF模型的預(yù)測能力在光譜變換后仍為最佳,其R2為0.855,RPD為3.39,表明模型仍具有極好的預(yù)測能力;PCA-ANN次之,其R2為0.623,RPD為2.12,模型同樣具有好的預(yù)測能力;PCA-SVM的R2為0.607,RPD為2.00,模型也具有好的預(yù)測能力,而PCA-PLSR的R2為0.535,RPD僅為1.89,模型預(yù)測能力一般。

    表3 基于原始光譜-倒數(shù)對數(shù)光譜不同模型精度評價Table 3 Accuracy evaluation of different models based on original spectral-reciprocal logarithmic spectral

    圖3 (a) 原始光譜不同預(yù)測模型散點圖;(b) 倒數(shù)對數(shù)光譜不同預(yù)測模型散點圖Fig.3 (a) Scatterplots of different prediction models based on original spectral data; (b) Scatter plots between different prediction models based on reciprocal logarithmic spectral

    2.3.3 基于PCA原始光譜-倒數(shù)對數(shù)模型對比分析

    四種模型的預(yù)測能力順序在光譜變換前后未發(fā)生改變(圖4),光譜變換對于各模型的預(yù)測能力有所提升,其中提升效果最為顯著的是PCA-PLSR模型,該模型的R2提升了10.5%,RPD提升了5.0%,其次為PCA-SVM模型,該模型的R2提升了4.5%,RPD提升了2.5%,PCA-ANN模型,R2和RPD分別提升了1.8%和1.4%,而PCA-RF模型無明顯改變。

    圖4 原始光譜-倒數(shù)對數(shù)對比分析圖Fig.4 The contrast analysis diagram between original spectral and reciprocal logarithmic

    通過對比光譜變化前后各模型的預(yù)測精度可得,非線性模型的預(yù)測能力優(yōu)于線性模型,倒數(shù)對數(shù)光譜變換對于模型的預(yù)測能力有所提升,可弱化光譜數(shù)據(jù)測定時光線亮度和土壤表面凹凸產(chǎn)生影響。

    3 結(jié) 論

    以湖北省黃石市礦區(qū)周邊農(nóng)用地土壤為研究對象,利用PCA方法對光譜變化前后數(shù)據(jù)進行降維,選取特征變量,在此基礎(chǔ)上對比分析了不同反演模型對土壤Cd含量測定的反演精度,得出如下結(jié)論:

    (1)經(jīng)倒數(shù)對數(shù)變換后的光譜,預(yù)測能力有所提升,PCA-PLSR模型的提升效果最為明顯,PCA-SVM和PCA-ANN稍有提高,倒數(shù)對數(shù)變換可弱化光譜測定中光強度變化和土壤表面凹凸的影響。

    (2)利用PCA方法進行降維處理可以有效降低高光譜數(shù)據(jù)量,選取的12個主成分量對變化前后的光譜累計貢獻率可達99.99%,四種模型均具有一定的預(yù)測能力,保證模型具有極好的輸入變量。

    (3)不同模型的反演精度順序為:PCA-RF>PCA-ANN>PCA-SVM>PCA-PLSR,非線性模型PCA-RF,PCA-ANN和PCA-SVM的RPD均大于2,具有極好的預(yù)測能力,其中PCA-RF模型的RPD超過3,說明模型具有較高穩(wěn)定性和預(yù)測精度。

    本研究主要采用PCA對光譜數(shù)據(jù)進行降維,對比分析不同模型的反演能力,PCA-RF模型可為土壤重金屬含量反演提供很好的參考依據(jù)。PCA對高光譜數(shù)據(jù)特征變量選取具有顯著效果,但仍存在其他的降維方法,需要進一步深入研究。

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