12月29日晚19：00第95期思源論壇在資環院220學術報告廳如期開展，2017級土地資源管理專業博士生洪永勝同學向我們展示了分數階微分算法在土壤光譜領域中的應用。報告分為四個部分，第一部分介紹了分數階微分的研究背景；第二部分介紹了分數階微分（FOD）的方法原理；第三部分介紹了兩個研究案例；最後一部分為結論和讨論。

學術報告前洪永勝同學介紹了自己的研究興趣——1. 近地傳感器、機載高光譜和星載影像的對地觀測；2. 多源數據融合視角下的土壤屬性的估算和數字制圖（包括土壤碳、土壤潛在有毒元素等）；3. 城市土壤光譜庫的空間分析、數據挖掘和機器學習。

緊接着報告進入正題，洪永勝同學介紹利用光譜尤其是近紅外光譜估算包括土壤、茶葉、礦石在内的一些物質的屬性，流程主要包括樣品采集與制備、光譜數據采集、光譜數據預處理、建模集和驗證集的劃分、特征波段選擇、模型構建、模型精度檢驗這幾個步驟。分數階微分算法主要着眼于光譜預處理，通常光譜預處理沒有一個通用的算法和穩定的結果，可供探索和研究的空間還很大。分數階微分算法可以消除原始光譜中的基線漂移、平緩背景幹擾、分辨重疊峰、提高光譜分辨率等，但是也有引入噪聲、降低信噪比、降低光譜強度等風險。如何平衡這兩方面的效果成為利用分數階微分進行光譜預處理的關鍵。

随後洪永勝同學以一階微分和二階微分為切入點向我們介紹了分數階微分的方法和原理，分數階導數擴展了整數階導數的概念，是一個緻力于研究任意階導數的方法。FOD方法已成功用于系統建模，信号濾波和模式識别。洪永勝同學介紹了兩個利用分數階微分進行光譜預處理的應用案例：一個以土壤水分作為變量的洪湖市的水稻土壤樣本，另一個是瑞典北部一處實驗田塊的分層土壤樣本。在計算土壤經過分數階微分後的光譜，再經過變量篩選、建模和驗證，最後分析不同分數階微分處理後的模型反演效果。

報告的最後，洪永勝同學進行了總結和讨論，相比常規使用的一階微分和二階微分，FOD的分析可以提供更加精細的光譜細節信息，可以平衡光譜噪聲和光譜分辨率之間的關系。FOD和變量篩選方法的結合可以進一步提高模型的估算精度。此外，變量篩選還應該考慮模型運行時間與模型精度之間的平衡。

總結結束之後，在現場多位同學的提問之下，洪永勝同學分享了其申請出國留學的一些經驗以及關于制定科研計劃、規劃科研時間的一些心得。本期思源論壇到此圓滿結束。

文本：胡亞珍、李思宇

供圖：安睿