《表3 基于PLSR的无预处理与预处理下结果最优SOM含量估测模型结果》

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《基于SVR和PLSR的土壤有机质高光谱估测模型研究》

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基于PLSR的SOM估测模型中，预处理去噪处理为小波包去噪、降维处理为PCA降维、光谱数据变换为（1/R）′的模型建模效果相对最好。表3给出无预处理和经预处理小波包去噪、PCA降维且光谱数据变换为（1/R）′的基于PLSR的SOM估测结果精度。图4给出无预处理下基于PLSR的SOM含量估测结果散点图。图5给出预处理下基于PLSR的光谱数据（1/R）′小波包去噪PCA降维SOM含量估测模型估测结果散点图。图5所对应RMSEV、RV2和RPD的值分别为0.280、0.713和0.712，而不经任何预处理的PLSR模型所对应的RMSEV、RV2和RPD的值分别为1.200、0.007和0.400。相比不经数据预处理的PLSR估测模型而言，经小波包去噪、PCA降维且数据变换为（1/R）′的PLSR估测模型的RV2提高了0.706，RPD提高了0.312。不经数据预处理的PLSR模型，训练集和验证集估测结果相差较大。