【技术实现步骤摘要】
一种基于光谱吸收深度分类的原位光谱水分去除方法
[0001]本专利技术属于土壤属性含量定量估测方法，具体涉及一种基于光谱吸收深度分类的原位光谱水分去除方法。
技术介绍
[0002]室内土壤vis
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NIR技术是一种利用可见
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近红外波段范围的光谱反射或吸收特征对土壤属性进行反演的一种技术。这种技术可以利用一次光谱测量就能对多种土壤属性进行定量估算。且其要求土壤烘干、研磨和过筛，因此规避了外界环境因素的干扰，预测精度高。与传统分析方法相比，室内vis
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NIR技术对环境无污染，在效率和成本节约方面至少是前者的10倍以上，尤其是在区域大面积监测上。
[0003]因此，区域、国家乃至全球光谱库已建立，光谱库样本数量多，土壤类型齐全，信息含量丰富。野外原位vis
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NIR光谱不需要室内光谱的烘干、研磨和过筛等这些预处理过程，且更接近于航空或航天高光谱遥感数据的场景，是土壤遥感从室内走向实际应用的基础。因此，基于土壤光谱库的野外原位估算技术在大面积监测上发
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于光谱吸收深度分类的原位光谱水分去除方法，其特征在于，包括：获得原始野外湿样土壤及其原位光谱，采用聚类方法基于原位光谱中的能够估测水分含量且能够识别黏土矿物含量的光谱波段范围的最大值和最小值的差值将原始野外湿样土壤分为n类；对分类后的原始野外湿样土壤分为选择样本和验证样本，基于选择样本利用K
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S方法得到多个子集样本，其中，每个子集样本和验证样本均有n类；将选择样本室内风干磨碎后进行光谱测定得室内光谱；基于各选择的子集样本的每类的室内光谱与其原位光谱通过外部参数正交化法得到对应类的矫正矩阵，通过每类的矫正矩阵对验证样本中的对应类的原位光谱进行水分去除，得到各选择的子集样本对应的n类校正矩阵。2.根据权利要求1所述的基于光谱吸收深度分类的原位光谱水分去除方法，其特征在于，还包括：通过选择的各子集样本的每类的矫正矩阵对土壤光谱库数据进行校正，基于校正的土壤光谱库数据通过留一交叉验证法得到各子集样本的各类的偏最小二乘回归模型；将基于各子集样本的验证样本中的水分去除后的校正光谱输入各类的偏最小二乘回归模型得到基于各子集样本预测的土壤属性含量。3.根据权利要求1所述的基于光谱吸收深度分类的原位光谱水分去除方法，其特征在于，采用聚类方法基于原位光谱中的能够作为估测水分含量且能够识别黏土矿物含量的光谱吸收深度的波段范围的最大值和最小值的差值对原始野外湿样土壤进行分类，包括：通过Savitzky
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Golay方法将原位光谱进行去噪，并将光谱反射率转化为光谱吸光度，基于光谱吸光度的原位光谱中的能够测量水分含量且能够识别黏土矿物的波段的范围最大值和最小值的差值通过聚类的方法分别对原始野外湿样土壤进行聚类分类。4.根据权利要求3所述的基于光谱吸收深度分类的原位光谱水分去除方法，其特征在于，所述聚类方法为模糊聚类，通过模糊聚类的模糊性能...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨梅花，寇海群，陈颂超，徐强，张智，
申请(专利权)人：豫章师范学院，
类型：发明
国别省市：
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