基于波长频次选择的土壤重金属光谱特征提取、优化方法

摘要

本发明涉及基于波长频次选择的土壤重金属光谱特征提取、优化方法，包括：采集土壤样品，配置样本，获取样本的光谱，形成样本数据集；多次运行BOSS算法，计算各变量被选中的概率，挑选出概率大的波长变量，计算预测模型的RMSECV平均值，调整波长变量的数量使RMSECV平均值最小，确定波长变量的最优数量N；重复运行串联的ICO‑BOSS算法进行波长变量选择，计算各变量被选中的概率，从中选出N个概率大的波长变量，计算预测模型的RMSECV平均值，调整波长变量的数量使RMSECV平均值最小，得到最优波长变量集；利用得到的波长变量集预测重金属含量。本发明采用串联的ICO‑BOSS算法，并采用波长频次选择策略，选出最优波长变量集，用于重金属含量的预测，提高了预测模型的稳定性和精度。