基于參數優化SVM方法識別鹽生植被鈉離子光譜特征

鄧來飛, 張 飛, 3*，齊亞霄，袁 婕

1. 新疆大學資源與環境科學學院智慧城市與環境建模自治區普通高校重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830046 2. 新疆大學綠洲生態教育部重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830046 3. 中亞地理信息開發利用國家測繪地理信息局工程技術研究中心，新疆 烏魯木齊 830002

引 言

新疆鹽漬土地分布廣、面積大，在這些鹽漬土地上生長著多種類型的鹽生植物，它們對改良鹽漬土地、維護生態穩定、促進生態平衡具有重要的現實意義。因此，有關鹽生植物的相關研究受到了眾多學者的重視。有關研究發現，許多鹽土植物大量吸收鈉，鈉與鉀都能增加細胞滲透壓，以適應高鹽環境，產生膨壓而促進細胞的伸長，因而對其生長是有益的，能部分代替鉀的功能。因此，掌握鹽生植物的鈉特征，有助于了解鹽生植物對生態環境的長期適應和響應。

隨著高光譜遙感技術的發展，眾多學者利用高光譜遙感估算植被營養元素、監測植被含水量[1]、識別植被信息與提取特征參數、監測植被生長狀況與評估生物量[1-3]等。植被生理參數估算采用的研究方法主要包括基于統計的經驗或半經驗模型和植被輻射傳輸模型。現階段，由于統計方法建模簡單、建模結果可以有效適用，因而目前在估算植被生物化學成分中使用較為廣泛。在統計方法中，利用高光譜技術估算植被生物化學成分的常見模型有傳統線性模型和非線性回歸模型，如偏最小二乘回歸[4]、最小二乘支持向量機回歸、BP神經網絡等。……