本公開涉及土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測，尤其涉及基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型訓(xùn)練方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、土壤質(zhì)量調(diào)查是自然資源調(diào)查領(lǐng)域的重要業(yè)務(wù)。土壤有機(jī)質(zhì)是評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量的重要指標(biāo)，是影響土壤肥力和作物產(chǎn)量高低的決定性因子，對(duì)土壤營養(yǎng)元素循環(huán)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。土壤質(zhì)量影響因素復(fù)雜，與地形、氣候、母質(zhì)、植被和人類活動(dòng)等因子密切相關(guān)。傳統(tǒng)土壤質(zhì)量調(diào)查主要基于野外土壤采樣化驗(yàn)，該方法可直接獲取可靠的點(diǎn)位數(shù)據(jù)，但受野外采樣周期長、樣品時(shí)間跨度大、工作實(shí)施成本高等因素制約，無法支撐大范圍、高頻次的宏觀動(dòng)態(tài)監(jiān)測。以地統(tǒng)計(jì)學(xué)為代表的傳統(tǒng)土壤質(zhì)量空間制圖方法，因簡單、插值效果顯著，成為以往土壤質(zhì)量制圖的主要手段。但地統(tǒng)計(jì)方法未考慮土壤質(zhì)量與地形因子間的關(guān)系，在復(fù)雜地形地貌上難以實(shí)現(xiàn)土壤有機(jī)質(zhì)含量高精度制圖。

2、衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展為獲取地表參量提供了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)來源。與傳統(tǒng)方法相比，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)具有快速、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、無損、可重復(fù)等優(yōu)點(diǎn)，為大范圍、高精度、高頻次的土壤質(zhì)量調(diào)查與監(jiān)測提供了新的手段。高光譜遙感作為一種圖譜融合的成像技術(shù)，通過快速獲取連續(xù)細(xì)分光譜信息獲得目標(biāo)的幾何特征，更能夠定量化反演得到目標(biāo)的光譜反射、輻射和吸收特征。近年來，隨著高分五號(hào)、珠海一號(hào)、資源一號(hào)02d衛(wèi)星的相繼發(fā)射，已形成多空譜分辨率、重點(diǎn)區(qū)月度重訪的地物光譜獲取能力，為土壤質(zhì)量監(jiān)測提供了有效的數(shù)據(jù)保障。其中，資源一號(hào)02d、資源一號(hào)02e衛(wèi)星在組網(wǎng)條件下最快可實(shí)現(xiàn)2天的對(duì)地重訪觀測，極大提升了耕地土壤的觀測效率。

3、目前，土壤質(zhì)量監(jiān)測評(píng)價(jià)常用的方法為光譜指數(shù)法，主要利用兩個(gè)或多個(gè)波長的反射率進(jìn)行組合運(yùn)算，以突出反映土壤的某一特性或細(xì)節(jié)信息。研究人員提出了不同組合方式的土壤光譜指數(shù)來獲取土壤質(zhì)量分布。例如，利用經(jīng)過光譜變換后的波段反射率比值指數(shù)估算土壤有機(jī)質(zhì)含量；根據(jù)土壤有機(jī)質(zhì)含量的光譜吸收特征，構(gòu)建差值指數(shù)、歸一化差異指數(shù)等光譜指數(shù)，分析指數(shù)與土壤有機(jī)質(zhì)含量之間的相關(guān)性。同時(shí)，研究人員也證明了基于高光譜數(shù)據(jù)定量反演土壤有機(jī)質(zhì)含量的潛力。大多采用多元逐步回歸、偏最小二乘回歸和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行反演。例如，利用敏感光譜反射率波段估算土壤有機(jī)質(zhì)含量；基于土壤光譜反射率，結(jié)合偏最小二乘回歸方法建立土壤有機(jī)質(zhì)含量分類模型。但這些研究均基于實(shí)驗(yàn)室土壤光譜反射率數(shù)據(jù)構(gòu)建而來。由于實(shí)驗(yàn)室土壤樣品與野外土壤樣品的差異以及觀測尺度的影響，已有研究難以直接應(yīng)用于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。因此，有必要研究適用于多源衛(wèi)星協(xié)同觀測的土壤有機(jī)質(zhì)含量反演模型，實(shí)現(xiàn)高精度快速獲取土壤質(zhì)量分布狀況。然而，在研究出適用于多源衛(wèi)星協(xié)同觀測的土壤有機(jī)質(zhì)含量反演模型時(shí)，進(jìn)行特征的選擇，以確定出進(jìn)行該模型訓(xùn)練時(shí)采用的特征數(shù)據(jù)集，尤為重要。常見的特征選擇是從特征集合中選擇子集，并利用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)選出最優(yōu)子集的過程，子集生成主要通過啟發(fā)式搜索完成，包括順序搜索、窮舉搜索、隨機(jī)搜索。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)則根據(jù)實(shí)際需求與數(shù)據(jù)特點(diǎn)發(fā)展出了不同的算法。在高光譜土壤反演中，變量重要性投影、皮爾森相關(guān)系數(shù)、競爭性自適應(yīng)加權(quán)采樣、遺傳算法和模擬退火等算法是較為常用的特征選擇方法，但這些較為通用的特征選擇算法在高光譜反演中的應(yīng)用存在相當(dāng)?shù)膯栴}：①作為各個(gè)研究領(lǐng)域較為通用的特征選擇技術(shù)，上述方法沒有針對(duì)高光譜數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，一些無監(jiān)督算法過于重視數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，所提取特征通常難以保證反演建模的精度；②目前常用的特征選擇方法通常存在若干隨機(jī)的子集生成或評(píng)價(jià)過程，方法的穩(wěn)定性存在一定問題，相同情況下有可能產(chǎn)生差異較大的結(jié)果，干擾后續(xù)的反演建模流程；③更優(yōu)秀的特征選擇結(jié)果需要更繁瑣的計(jì)算過程，消耗極大的算力，傳統(tǒng)方法通常難以在精度和效率間取得平衡。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開提供了一種基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型訓(xùn)練方法和裝置。

2、根據(jù)本公開的第一方面，提供了一種基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型訓(xùn)練方法。該方法包括：

3、獲取樣點(diǎn)的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)、樣點(diǎn)的地形因子數(shù)據(jù)和樣點(diǎn)的土壤有機(jī)質(zhì)含量；

4、根據(jù)所述高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算多個(gè)雙波段光譜指數(shù)和多個(gè)光譜參量；并計(jì)算所述土壤有機(jī)質(zhì)含量與光譜參量，以及所述土壤有機(jī)質(zhì)含量與雙波段光譜指數(shù)之間的相關(guān)性；

5、根據(jù)絕對(duì)值大于預(yù)設(shè)閾值的相關(guān)性對(duì)應(yīng)的光譜參量和光譜指數(shù)，以及所述地形因子數(shù)據(jù)構(gòu)建特征數(shù)據(jù)集；

6、根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)集對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算模型精度，并根據(jù)所述精度計(jì)算精度提升值；

7、將精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的波段和地形因子類型，作為對(duì)待監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測時(shí)的數(shù)據(jù)獲取條件；所述對(duì)待監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測時(shí)所使用的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型為精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型。

8、如上所述的方面和任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實(shí)現(xiàn)方式，所述根據(jù)所述高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算光譜指數(shù)和光譜參量，包括：

9、對(duì)所述高光譜地表反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理；

10、根據(jù)平滑處理后的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算光譜參量；以及對(duì)平滑處理后的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜變換，得到多個(gè)波段；

11、根據(jù)各波段對(duì)應(yīng)的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算多個(gè)雙波段光譜指數(shù)。

12、如上所述的方面和任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實(shí)現(xiàn)方式，

13、光譜參量的計(jì)算方式包括：求均值、斜率；

14、根據(jù)各波段對(duì)應(yīng)的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算光譜指數(shù)的公式為： di=p- q，ri=p/ q，ndi=(p-q)/( p+ q)，dsi= ，

15、其中， p、 q為任意兩個(gè)波段的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)，且 p–q≠0。

16、如上所述的方面和任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實(shí)現(xiàn)方式，

17、所述根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)集對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算模型精度，包括：

18、對(duì)所述特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征優(yōu)選計(jì)算，得到特征重要性；

19、根據(jù)所述特征重要性對(duì)特征從高到低進(jìn)行排序，按排序的先后順序?qū)⑻卣饕来屋斎胪寥烙袡C(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，并計(jì)算模型的精度。

20、如上所述的方面和任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實(shí)現(xiàn)方式，

21、特征優(yōu)選計(jì)算方式包括：聯(lián)合隨機(jī)蛙rf、競爭性自組織選擇cars、變量重要性因子vip。

22、如上所述的方面和任一可能的實(shí)現(xiàn)方式，進(jìn)一步提供一種實(shí)現(xiàn)方式，

23、對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型的精度的計(jì)算方式包括調(diào)整決定系數(shù)、均方根誤差、相對(duì)分析誤差；

24、對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型的精度提升值si的計(jì)算公式為：

25、，

26、其中，、表示利用特征進(jìn)行反演時(shí)，得到的調(diào)整決定系數(shù)的最大值與最小值，表示利用第i個(gè)特征進(jìn)行反演時(shí)得到的調(diào)整決定系數(shù)，i表示特征的排序；、表示利用特征進(jìn)行反演時(shí)，得到的均方根誤差的最大值與最小值，表示利用第i個(gè)特征進(jìn)行反演時(shí)得到的均方根誤差；、表示利用特征進(jìn)行反演時(shí)，得到的相對(duì)分析誤差的最大值與最小值，表示利用第i個(gè)特征進(jìn)行反演時(shí)得到的相對(duì)分析誤差。

27、根據(jù)本公開的第二方面，提供了一種基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測方法。該方法包括：

28、獲取待監(jiān)測區(qū)域的預(yù)設(shè)波段的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)類型的地形因子數(shù)據(jù)；所述波段和所述類型分別是上述第一方面所述的方法得到的數(shù)據(jù)獲取條件中的波段和地形因子類型；

29、根據(jù)所述高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算光譜指數(shù)和光譜參量；

30、將所述光譜指數(shù)、光譜參量和所述地形因子數(shù)據(jù)，輸入預(yù)先訓(xùn)練的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型，輸出所述待監(jiān)測區(qū)域的土壤有機(jī)質(zhì)含量；所述預(yù)先訓(xùn)練的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型為精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型。

31、根據(jù)本公開的第三方面，提供了一種基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型訓(xùn)練裝置。該裝置包括：

32、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取樣點(diǎn)的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)、樣點(diǎn)的地形因子數(shù)據(jù)和樣點(diǎn)的土壤有機(jī)質(zhì)含量；

33、相關(guān)性計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述高光譜地表反射率數(shù)據(jù)計(jì)算多個(gè)雙波段光譜指數(shù)和多個(gè)光譜參量；并計(jì)算所述土壤有機(jī)質(zhì)含量與光譜參量，以及所述土壤有機(jī)質(zhì)含量與雙波段光譜指數(shù)之間的相關(guān)性；

34、數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊，用于根據(jù)絕對(duì)值大于預(yù)設(shè)閾值的相關(guān)性對(duì)應(yīng)的光譜參量和光譜指數(shù)，以及所述地形因子數(shù)據(jù)構(gòu)建特征數(shù)據(jù)集；

35、精度計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)集對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算模型精度，并根據(jù)所述精度計(jì)算精度提升值；

36、特征選取模塊，用于將精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的波段和地形因子類型，作為對(duì)待監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測時(shí)的數(shù)據(jù)獲取條件；所述對(duì)待監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測時(shí)所使用的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型為精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型。

37、根據(jù)本公開的第四方面，提供了一種電子設(shè)備。該電子設(shè)備包括：存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如以上所述的方法。

38、根據(jù)本公開的第五方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如以上所述的方法。

39、本公開的實(shí)施例提供的基于高光譜數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型訓(xùn)練方法，通過計(jì)算雙波段光譜指數(shù)和光譜參量與土壤有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性，然后將相關(guān)性高的光譜參量和光譜指數(shù)，以及地形因子數(shù)據(jù)構(gòu)建特征數(shù)據(jù)集，根據(jù)特征數(shù)據(jù)集對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算模型精度，及精度提升值；將精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型作為土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測的最終模型。以此，可以實(shí)現(xiàn)更高精確度的土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測，并且將精度提升值大于0的特征對(duì)應(yīng)的波段、地形因子類型，作為對(duì)待監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測時(shí)的數(shù)據(jù)獲取條件，使得土壤有機(jī)質(zhì)含量監(jiān)測時(shí)數(shù)據(jù)獲取更為明確具體，在達(dá)到更高的監(jiān)測精確度的同時(shí)更好的保證監(jiān)測效率。

40、應(yīng)當(dāng)理解，
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
部分中所描述的內(nèi)容并非旨在限定本公開的實(shí)施例的關(guān)鍵或重要特征，亦非用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的描述變得容易理解。