基于高光谱特征指数的土壤有机质含量建模
以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0~20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM).运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SOM含量梯度和土壤类型的高光谱特征.其次,基于原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换等三种光谱数据,分别计算弓曲差、差值指数、比值指数和归一化指数等光谱特征指数,并分析其与SOM含量的相关性.最后,筛选光谱特征指数建立SOM的回归预测模型,并比较模型精度.结果表明:(1)SOM含量与原始光谱呈极显著负相关,与倒数对数光谱呈极显著正相关,且在400~900 nm波段相关性最强,相关系数绝对值在0.6以上.去除包络线处理后,土壤光谱曲线特征差异明显,在420 nm、480 nm、660 nm和900 nm附近出现了明显吸收谷.(2)原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换光谱在600 nm处的弓曲差与SOM含量极显著相关(P<0.01),相关系数分别为–0.66,0.61和–0.33.(3)利用3种光谱数据的差值指数、比值指数和归一化指数分别结合弓曲差,建立的SOM预测模型效果较好,建模的R2和RMSE分别介于0.56~0.64和4.98~5.50 g·kg–1,验证的R2和RMSE介于0.67~0.73和3.21~3.51 g·kg–1.为快速有效测定苏中平原SOM含量提供技术支持.
光谱特征指数、弓曲差、光谱变换、土壤有机质
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S151.9(土壤学)
国家自然科学基金项目;土壤与农业可持续发展国家重点实验室开放基金项目;安徽省高校自然科学研究项目
2021-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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