基于改进极限学习机的土壤铵态氮含量高光谱预测方法

本发明提供一种基于改进极限学习机的土壤铵态氮含量高光谱预测方法，涉及高光谱预测技术领域。该方法首先采集并处理土壤样本，用于土壤光谱测量和NH4+‑N含量测定；测定土壤光谱反射率数据；并针对土壤光谱反射率数据进行预处理，构成光谱反射率数据集；然后采用顺序前向选择算法进行特征波段选择；采用改进的蝴蝶优化算法IBOA对极限学习机ELM模型参数进行优化，进而构建用于预测土壤NH4+‑N含量的高光谱预测模型；最后选用优化参数后的ELM模型构建高光谱预测模型对NH4+‑N含量进行预测。该方法不仅为土壤铵态氮含量监测提供理论及技术支撑，还为土壤氮循环研究和土壤管理提供了重要的参考和指导。