基于高光谱遥感的土壤全钾含量估测方法及装置

基于高光谱遥感的土壤全钾含量估测方法及装置，能够借助航天高光谱数据实现低成本、高精度、大规模的全钾空间分布预测。方法中模型构建：采用偏最小二乘回归，通过寻找新的正交投影方向对自变量进行降维；通过决策规则将输入变量与土壤特征变量进行回归，采用自举来克服过拟合问题，引入随机特征选择机制，在建造每个决策树的过程中，只考虑部分特征变量进行划分，增加每颗决策树之间的差异性；通过AdaBoost集成学习方法，将多个弱学习器结合成为一个强回归器，根据每次训练集中每个样本的预测精度以及上次的总体预测精度来计算每个弱回归器的权重，同时更新每个样本的分布权重，最后将每次训练得到的回归器结果加权求和输出结果。