不同降维算法对小麦土壤全氮含量高光谱估算效果的比较分析：精准农业施肥策略的新突破

为解决土壤全氮含量传统检测方法的弊端及高光谱技术应用难题，研究人员开展不同降维算法对小麦土壤全氮含量高光谱估算影响的研究。结果显示，PCA、SVD 等降维算法影响显著，MSC+SVD+SVR 为最优模型组合，为精准农业提供理论支持。

　　在广袤的农田里，小麦的茁壮成长离不开土壤中充足的养分，而氮元素，无疑是其中的关键角色。土壤氮素供应水平直接关乎冬小麦的生长、发育以及最终的产量。然而，当下农业生产中，氮肥的过度使用却引发了一系列问题。过多的氮肥不仅让土壤中的重金属毒性增加，抑制了土壤微生物的活性，还使得土壤酸化加剧，肥力下降。同时，大量的氮肥使用还导致农田 N?O 排放显著增加，间接碳排放量也随之上升，对生态环境造成了不小的压力。

传统测定土壤全氮含量的方法虽然精准，但操作过程繁琐，检测成本高昂，而且还会使用一些有害或有污染的化学试剂。在这样的背景下，高光谱分析技术凭借其快速、高效的特点，成为了检测土壤氮含量的新希望。不过，高光谱技术在实际应用中也面临着数据量庞大、计算复杂的挑战。为了克服这些问题，研究人员需要探索更有效的数据处理方法。

在这样的迫切需求下，山西农业大学的研究人员挺身而出，针对山西省晋中地区不同施氮水平的小麦田土壤展开了深入研究。他们将多种数据处理手段相结合，致力于找出最佳的高光谱估算模型，为精准农业提供有力的理论支持。这项研究成果发表在了《European Journal of Agronomy》上，在农业领域引起了广泛关注。

研究人员在本次研究中，综合运用了多种技术方法。首先，他们采用了六种不同的预处理方法对数据进行初步处理。接着，运用主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、无关变量消除（UVE）和随机森林（RF）这四种降维算法对高光谱数据进行降维处理 。之后，利用支持向量回归（SVR）、反向传播神经网络（BPNN）构建估算模型，并与梯度提升决策树（GBDT）模型进行对比分析。在整个研究过程中，研究人员采集了来自山西省晋中地区孟家庄示范基地不同土层深度的土壤样本，为研究提供了丰富的数据支持。

下面我们来详细看看研究结果：

• 降维算法特征提取差异：PCA 和 SVD 在对高光谱数据进行降维时，产生了相同的主成分和累积贡献率。这表明这两种算法在提取数据主要特征方面具有相似性，能够有效压缩数据维度，保留关键信息。而 UVE 选择的特征波段数量远少于 RF。RF 选择的特征波段覆盖了可见光、近红外和中红外波长范围，UVE 选择的特征波段大多位于可见光波长范围内。这说明不同的降维算法在选择特征波段时各有侧重，反映出它们对数据特征的挖掘方式存在差异。
• 模型精度比较：经过 PCA 和 SVD 降维后的建模结果较为相似，这进一步证实了二者在数据处理和特征提取上的相似效果。基于 RF 选择波段构建的模型与全光谱波段建模相比，变化较小，说明 RF 选择的波段能较好地代表全光谱信息。在众多模型组合中，利用乘法散射校正（MSC）预处理和 SVD 降维构建的 SVR 模型，在估算土壤全氮含量方面表现最为出色，其相关系数（R_c²=0.87，R_v²=0.85）、均方根误差（RMSE_c=0.13，RMSE_v=0.14）、相对分析误差（RPD_c=2.82，RPD_v=2.55）以及平均绝对误差（MAE_c=0.10，MAE_v=0.10）等指标都显示出该模型具有较高的准确性。

综合研究结论和讨论部分来看，此次研究意义重大。降维算法在土壤全氮含量高光谱估算模型的发展中起着关键作用。特征提取算法（PCA 和 SVD）相较于特征选择算法（UVE 和 RF），在提高光谱建模准确性方面效果更为显著。研究确定的最优估算模型组合 MSC+SVD+SVR，为今后快速、准确地检测小麦田土壤全氮含量提供了有力的技术支持。这不仅有助于农民更加精准地进行施肥管理，避免因氮肥使用不当造成的环境污染和作物生长问题，还能为精准农业的发展提供重要的理论依据，推动农业生产朝着更加高效、绿色的方向迈进，让我们在守护土地资源和保障粮食安全的道路上又迈出了坚实的一步。