Emmerling, Christoph

Vohland, Michael

German

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 Einsatz eines Genetischen Algorith-mus zur verbesserten PLS-Kalibrie-rung von Kennwerten der Bodenfrucht-barkeit (Corg, Chwl) aus Spektroradio-meterdaten Michael Vohland1, Christoph Emmerling2  Einleitung Die Reflexionssignale von Böden im sicht-baren und nahen Infrarot-Wellenlängen-bereich (VIS/NIR) sind immer „Misch-signaturen“, d.h. sie sind Ausdruck der sich in komplexer Art und Weise über-lagernden Spektralsignaturen der jeweils vorhandenen Bodenkonstituenten. Spek-troradiometerdaten liefern einerseits eine Fülle spektraler Information, die für quan-titative Ansätze ausgenutzt werden kann; andererseits kann die Güte der Kalibrie-rung durch kollineare und eventuell ver-rauschte Spektralvariablen beeinträchtigt sein. Unter solchen statistischen Rand-bedingungen hat sich in der Chemometrie die Partial Least Squares Regression (PLS) als Standardwerkzeug etabliert. Un-tersucht wurde in der vorliegenden Studie, ob und wie stark die PLS-Kalibriergüte durch Variablenselektion mittels eines Genetischen Algorithmus (GA) verbessert werden kann. Diese Betrachtung erfolgte für ein heterogenes Kollektiv von spektro-radiometrisch vermessenen Bodenproben am Beispiel der Zielgrößen Corg und Chwl.  Material Untersucht wurden Böden, die aufgrund  Universität Trier, Fachbereich VI (Geogra-phie/Geowissenschaften), 54286 Trier 1 Fernerkundung  und  Geoinformationsverar- beitung,  2 Bodenkunde vohland@uni-trier.de ihres Ausgangssubstrates, der vorherr-schenden Bodenart und der Bodennut-zung deutliche Unterschiede in ihrem Ge-halt an organischer Bodensubstanz (OBS) aufwiesen. Hierzu wurden in jeweils vier-facher Wiederholung Mischproben aus dem Oberboden eines jeweils landwirt-schaftlich genutzten Kolluvisol-Tscherno-sems aus Rheinhessen, einer Sand-Braunerde aus Rostock, eines Auenbo-dens (allochthone Braunerde) bei Trier sowie eines Podsols aus Lias-Sandstein unter Kiefern beprobt. Dieses Proben-kollektiv wurde durch Proben aus Bv- und Cv- Horizonten der Braunerden, sowie Ae-, Bh- und Cv-Horizonten der Podsole ebenfalls in vierfacher Wiederholung er-gänzt. Die Untersuchung umfasste somit insgesamt 30 Proben (n = 30).  Die Mischproben wurden homogenisiert, < 2 mm gesiebt und anschließend luft-getrocknet gemörsert. Die Analyse von C- und N- Gehalten erfolgte durch trockene Veraschung im Sauerstoffstrom (EuroEA, Fa. HEKAtech). Karbonathaltige Proben wurden zuvor in einer 0,22 N HCl-Lösung mittels Ultra Turrax im Suspensions-verfahren vorbehandelt. Die Messung er-folgte am Shimadzu TOC-V- Analysator. Zur Bestimmung des heißwasserlöslichen C (Chwl) wurden 10g Bodenprobe mit 50ml H2Odest mittels Kjeldatherm (Fa. Gerhardt) aufgeschlossen und anschließend eben-falls am Elementaranalysator (Shimadzu TOC-V) analysiert. Für die spektrometrische Analyse wurde luftgetrocknetes und gemörsertes Proben-material verwendet. Als Spektroradio-meter wurde ein FieldSpec II Pro FR-Instrument (ASD) eingesetzt, das den VIS/NIR- Spektralbereich von 0,35-2,5 µm hochauflösend abdeckt. Die Messgeo-metrie (Nadirsicht des Sensors, 30° Beleuchtungs-Zenitwinkel) wurde für alle Proben konstant gehalten. Durch Re-ferenzmessungen über einem Spectra-lon©-Panel wurden die absoluten bidirek-tionellen Reflexionswerte für jede Boden-probe ermittelt. Die relativ stark verrauschten Spektralbe-reiche (0,35-0,39 bzw. > 2,4 µm) wurden entfernt. Durch ein Resampling auf 10 nm Auflösung erfolgte eine weitere Reduzie-Tagungsbeitrag zu: Jahrestagung der DBG, Kommission II Titel der Tagung: Böden – eine endliche Ressource Veranstalter: DBG, September 2009, Bonn Berichte der DBG (nicht begutachtete online Publikation) http://www.dbges.de rung auf insgesamt 201 Spektralvariablen (0,4; 0,41; 0,42 … 2,4 µm). Um Streu-effekte und Variationen der Gesamtalbe-do (bedingt z.B. durch bereits geringfü-gige Variationen der Messgeometrie) zu korrigieren, wurde eine Standardisierung der einzelnen Spektren mit der „Standard Normal Variate“ Transformation durchge-führt.   Der Genetische Algorithmus Abb. 1 dokumentiert den implementierten Genetischen Algorithmus (GA). Als Fit-nesskriterium diente das erzielte kreuz-validierte Bestimmtheitsmaß der PLS-Re-gression (Leave-One-Out (LOO) Kreuzva-lidierung) zur Schätzung der Zielvariablen Corg und Chwl. Durchgeführt wurden relativ kurze Läufe (200 Evaluationen pro Lauf), um zufällige Korrelationen („overfitting“) zu vermeiden. 100 Läufe bildeten einen Zyklus, nach 10 Zyklen entschied die Selektionshäufigkeit einer Variable im gesamten Prozess über ihre Verwendung im finalen PLS-Regres-sionsmodell.                Abb. 1  Funktionsweise des GA zur Selektion von Spektralvariablen als Prädiktorvariablen im Rahmen der GA-PLS.  Ergebnisse Zunächst wurden auf Basis aller 201 Spektralvariablen PLS-Regressionsglei-chungen aufgestellt. Die Anzahl von Fak-toren, die jeweils in die Modelle ein-bezogen wurden, wurde auf Basis einer LOO-Kreuzvalidierung ermittelt (Corg: 8 la-tente Variablen, Chwl: 6 latente Variablen). In der eigentlichen Kalibration konnten auf dieser Basis hohe Gütemaße erzielt wer-den. Für Corg ergab sich ein r² von 0,87, der root mean squared error (RMSE) betrug 0,26 % (relativer RMSE (rRMSE) = 0,22) und für den RDP (ratio of standard deviation (der gemessenen Werte) to RMSE of prediction) wurde ein Wert von 2,82 erzielt. In der internen Validierung (Kreuzvalidierung) erwiesen sich diese Er-gebnisse aber als wenig stabil, das kreuz-validierte Bestimmtheitsmaß betrug zum Beispiel nur noch 0,57 (Abb. 2).   Abb. 2  PLS-Kalibrationsgüte (kreuzvalidiert) bei Verwendung aller 201 Spektralvariablen  Nachfolgend wurde der Genetische Algo-rithmus in der implementierten Form ge-nutzt, um aus den 201 Spektralvariablen die bestgeeigneten Variablen auszu-wählen. Auf Basis der Selektionshäu-figkeiten der einzelnen Spektralvariablen für das jeweils fitteste Chromosom (in 10mal 100 Läufen) (Abb. 3) wurden für Corg 53, für Chwl 43 Spektralvariablen aus-gewählt und in die PLS-Analyse einbezo-gen.  Die zur Kalibrierung von Corg selektierten Spektralvariablen lagen hauptsächlich im sichtbaren Bereich (520-660 nm) und wei-terhin in den nIR-Bereichen 1770-1950 nm, 2010-2110 nm und 2200-2400 nm. Für Chwl wurden nur Spektralvariablen jenseits des sichtbaren Bereichs ausge-wählt (760-900 nm, 1000-1060 nm, 1240-1310 nm und 2150-2350 nm).   Abb. 3  Durchschnittliche Selektionshäufigkeit der Spektralvariablen bei Anwendung des GA.  Durch Verwendung der GA-ausgewählten Spektralvariablen konnte die Güte der PLS-Regressionsmodelle deutlich verbes-sert werden – sowohl für Corg als auch für Chwl (Abb. 4). Dabei wurden im Rahmen der PLS-Faktoranalyse wiederum 8 (Corg) bzw. 6 (Chwl) latente Variablen (Faktoren) definiert und im Regressionsmodell ver-wendet. Für beide Bodengrößen lag die Trendlinie in den Scatterplots jetzt nahe der 1:1-Linie; alle berechneten (kreuzvali-dierten) Gütemaße zeigten eine deutlich stabilere Kalibrierung durch GA-PLS an-stelle der „einfachen“ PLS ohne „fitness-orientierte“ Selektion von Ausgangsvari-ablen.  Resümee Trotz der in zahlreichen Studien doku-mentierten Robustheit der PLS gegenüber verrauschten Spektralvariablen konnte die Güte der PLS-Modellierung durch eine gütemaßorientierte Variablenselektion mit einem GA (GA-PLS) deutlich gesteigert werden. Für beide untersuchten Größen erwiesen sich Spektralbereiche als beson-   Abb. 4  GA-PLS-Kalibrationsgüte (kreuzvali-diert) bei Verwendung selektierter Variablen.  ders relevant, die wesentlich von mit OBS interagierenden Bodenkonstituenten be-einflusst werden (z.B. Tonminerale, Bo-denfeuchte). Die für die Schätzung von Corg und Chwl selektierten Spektralvariab-len zeigten zwar Überlappungen, wiesen aber auch recht deutliche Unterschiede auf. Dies könnte darauf hindeuten, dass für die leicht umsetzbare Chwl-Fraktion auch spektral gesehen spezifische Me-chanismen und Interaktionen wirksam sind, die bei der Schätzung des Summen-parameters Corg nur von untergeordneter Bedeutung sind. Allerdings liegt hier die Grenze der eingesetzten statistischen Me-thode, die auf die Verbesserung der Kali-brationsgüte abzielt, nicht aber kausale Zusammenhänge zwischen Spektralvari-ablen und Bodenkenngrößen aufdecken kann.  Danksagung Die vorliegende Studie wurde durch den Forschungsfonds der Universität Trier ge-fördert. 

Einsatz eines Genetischen Algorithmus zur verbesserten PLS-Kalibrierung von Kennwerten der Bodenfruchtbarkeit (Corg, Chwl) aus Spektroradiometerdaten

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Einsatz eines Genetischen Algorithmus zur verbesserten PLS-Kalibrierung von Kennwerten der Bodenfruchtbarkeit (Corg, Chwl) aus Spektroradiometerdaten

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