研究目的
为了评估和比较四种机器学习方法（PLSR、LS-SVM、ELM、Cubist）利用可见-近红外（vis-NIR）光谱预测土壤有机质（SOM）和pH的性能，重点研究遗传算法（GA）在波段降维中的应用。
研究成果
采用遗传算法降波段的极限学习机模型对土壤有机质和pH值具有最佳预测精度，且波长数量显著减少。非线性模型的预测效果优于线性模型，基于遗传算法的波段降维方法能有效实现高效预测。
研究不足
该研究仅限于长江中下游平原的水稻土，模型可能不适用于其他土壤类型或区域。遗传算法选择可能会剔除有效变量，且在某些情况下减少波段后性能提升幅度较小。
1：实验设计与方法选择：
研究采用可见-近红外光谱结合多元校正技术，应用四种机器学习模型（PLSR、LS-SVM、ELM、Cubist）分析全光谱波段及遗传算法筛选波段，通过Kennard-Stone算法划分校正集与验证集。
2：样本选择与数据来源：
采集中国长江中下游平原稻田土壤样本523份，经风干、研磨、过筛后，采用标准实验室方法测定土壤有机质（SOM）和pH值。
3：实验设备与材料清单：
ASD FieldSpec Pro FR光谱仪、Spectralon标准板、培养皿、电子pH计，以及MatLab、R和PLS_Toolbox软件工具。
4：实验流程与操作步骤：
在400-2400 nm范围内测量光谱，转换为吸光度并重采样至10 nm进行预处理，采用遗传算法（设定特定参数）进行波长筛选，通过交叉验证和独立验证集完成模型校准与验证。
5：数据分析方法：
使用R2、RMSE、ME和RPIQ评估预测精度，统计分析在R和MatLab中完成。
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获取完整内容-
ASD FieldSpec Pro FR spectrometer
Pro FR
Analytical Spectral Devices Inc.
Measuring visible-near infrared spectra of soil samples
-
Spectralon panel
Calibrating the spectrometer with 99% reflectance
-
electronic pH meter
Measuring soil pH in a slurry of soil and water at a ratio of 1:2.5
-
MatLab
R2016A
The MathWorks Inc.
Software for data analysis and implementation of machine learning models
-
R
3.3.3
The R Development Core Team
Statistical computing and analysis
-
PLS_Toolbox
8.5.1
Eigenvector Research Inc.
Chemometric analysis and partial least squares regression
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