基于光谱和改进极限学习机的土壤含盐量分析

研究盐碱地的性质、组成,对于生态环境具有重要意义。传统的含盐量测定方法大多基于化学分析,因其成本高、效率低的缺点使得应用于大面积土地的可行性很低。极限学习机（ELM）作为一种基于前馈神经网络构建的机器学习系统,在许多研究中作为一种光谱处理方法被成功运用。为了改进传统的盐碱地含盐量检测方法,采用光谱学结合改进的极限学习机（ELM）模型的方法对盐碱地进行研究。根据镇赉县采集得到的62个土壤表层样本得到对应的光谱反射率和含盐量数据,提出了基于随机值改进粒子群优化算法（RVIPSO-MELM）优化的多层极限学习机模型。首先使用主成分分析提取光谱数据特征,并使用ELM算法对光谱数据建立分类模型,引入改进的粒子群优化算法以提高精度和速度。该模型结合了具有随机值的多层ELM（RV-MELM）和改进PSO算法的多层ELM（IPSO-MELM）二者的优点,在运用启发式算法搜索最优值的同时还具有随机性,提高了模型优化速度,同时以提高模型性能为目的对隐含层之间参数进行优化和选择。并且该模型可以推广到多层,对隐含层之间的参数的两种选择方法,根据经验公式计算和使用改进的启发式算法搜索,进行了提高模型性能和优化时间的讨论,实践结果表明,选择第一层参数使用改进粒子群优化算法,确定随后的隐含层之间参数选择,使用经验公式进行计算得到一种更具现实意义的方法模型。模型在进行启发式搜索最优值之前,利用蒙特卡罗方法确定一个较好的初值,使得模型能保持较高准确率的条件下,优化速度进一步提高。相比于传统方法,这种光谱分析结合ELM的模型节省时间和经济成本,有一定推广意义。