基于手机图像颜色特征的支持向量机土壤含水量反演模型

摘要

及时准确地监测土壤含水量对区域精准灌溉和水资源管理至关重要,图像识别技术以其简单、快速的优势成为获取土壤含水量信息的有效手段。通过室内控制试验,利用手机相机采集了粗砂、细砂、粉砂质壤土、壤质黏土和粉砂质黏土等5种土壤不同含水量的图像,分析红(R)、绿(G)、蓝(B)、色调(H)、饱和度(S)、亮度(V)和全色灰度值(DN)等7种颜色特征参数与土壤含水量的关系,选取RGB颜色空间的R、HSV颜色空间的V和全色图像的特征参数DN为输入项构建了支持向量机土壤含水量反演模型。结果表明:各颜色特征参数与土壤含水量之间存在不同的非线性关系,其中仅有S与土壤含水量呈现正相关关系,其余特征参数与土壤含水量均呈现负相关关系。在RGB颜色空间,相关性表现为R>G>B,在HSV颜色空间,相关性表现为V>H>S,全色图像的特征参数DN与含水量之间的相关性仅小于R和V。相比于同类型研究提出的多元线性模型(R2为0.600~0.990,RMSE为1.100%~8.000%),建立的支持向量机土壤含水量反演模型的R2为0.986~0.997,RMSE为0.402%~0.911%,MAE为0.339%~0.831%,展示出更高的预测精度和稳定性,为获取土壤含水量提供了一种新方法,可为农田灌溉管理和水文循环等领域开展土壤含水量监测提供技术支持。