基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

监测土壤有机质含量状况,可为土壤肥力诊断及土壤资源的合理开发利用提供科学依据。本研究通过对南疆191个水稻土样品的反射率数据进行连续统去除处理后,构建了有机质连续统去除光谱指数并提取了850~1 380、1 380~1 550、1 730~2 150、2 150~2 380 nm 4个波段的吸收特征参数,据此建立了多种定量反演模型。结果表明:经连续统去除后,有机质的吸收特征得到了有效放大,不同有机质含量的连续统去除曲线在850~1 380 nm,其有机质含量与连续统去除值呈正相关,与吸收面积呈负相关,而在1 730~2 150 nm波段则呈现相反的规律。反射率连续统去除值与有机质含量的相关性要优于反射率与之的相关性,而反射率一阶微分与连续统去除一阶微分与有机质的相关性差异不明显。不同有机质光谱指数模型之间的建模参数与预测能力差异不大,但均只具备初略估测有机质的能力。吸收特征参数模型中,仅有850~1 380 nm波段的面积归一化最大吸收深度(NMAD850~1380nm)所建模型具有较好的定量预测能力。以反射率、反射率连续统去除、反射率一阶微分、反射率连续统去除一阶微分所建的PLSR模型均具有较好的预测能力,相对分析误差均大于2.00。所有模型中,连续统去除一阶微分(CR′)模型的决定系数与相对分析误差最高,分别为0.91、2.58,均方根误差最低,其值为5.62,具有最好的预测能力。     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例

不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R~(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。     

苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归（PLSR）方法,研究了原始反射光谱（REF）、微分光谱（FDR）、反射率倒数的对数（lg(1/R)）和波段深度（BD）对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差（RMSE）和相关系数（r）分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900～2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。     

基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算

为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定,该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象,进行室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)的基础上,提取了其倒数之对数(inverse-log reflectance,LR)、一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和连续统去除(continuum removal,CR)3种光谱指标,分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性,对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围,并基于全波段(400~2 400 nm)和显著性波段运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型,通过模型精度的比较确定最优模型。结果表明,进行CR变换后,光谱曲线的特征吸收带更加明显,相关系数在可见光波段范围内有所提高;基于全波段的PLSR建模效果要优于显著性波段,其中以CR的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58;显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度来比较,具有模型简单、运算量小、变量更少的特点;最后,综合比较了全波段和显著性波段4种光谱指标的反演精度,发现CR-PLSR模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR模型都要显著。该研究可为将CR-PLSR高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考。     

基于灰度关联-岭回归的荒漠土壤有机质含量高光谱估算

为改善高光谱技术对荒漠土壤有机质的估测效果,该文采集了以色列Seder Boker地区的荒漠土壤,经预处理、理化分析后将土样分为砂质土和黏壤土2类,再通过光谱采集、处理得到6种光谱指标:反射率(reflectivity,REF)、倒数之对数变换(inverse-log reflectance,LR)、去包络线处理(continuum removal,CR)、标准正态变量变换(standard normal variable reflectance,SNV)、一阶微分变换(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分变换(second order differential reflectance,SDR)。通过灰度关联(gray correlation,GC)法确定SNV、FDR、SDR为敏感光谱指标,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法和岭回归(ridge regression,RR)法,构建基于敏感光谱指标的土壤有机质高光谱反演模型,并对模型精度进行比较。结果表明:砂质土有机质含量的反演效果要优于黏壤土;基于SNV指标建立的模型决定系数R~2和相对分析误差RPD均为最高、均方根误差RMSE最低,所以SNV是土壤有机质的最佳光谱反演指标;对SNV-PLSR模型和SNV-RR模型综合比较得出,SNV-RR模型仅用全谱4%左右的波段建模,实现了更为理想的反演效果:其中,对砂质土有机质的预测能力极强(R_p~2为0.866,RMSE为0.610 g/kg、RPD为2.72),对黏壤土有机质的预测能力很好(Rp2为0.863,RMSE为0.898 g/kg、RPD为2.37)。荒漠土壤有机质GC-SNV-RR反演模型的建立为高光谱模型的优化、土壤有机质的快速测定提供了一种新的途径。     

红壤区土壤有机质光谱特征与定量估算——以江西省吉安县为例

通过对江西省吉安县不同有机质含量土壤的光谱曲线吸收特征进行分析,得到不同有机质含量土壤的光谱曲线特征响应波段,建立了县级尺度基于有机质响应波段的定量估算模型。结果表明,红壤和水稻土土壤光谱曲线特征具有明显差异,560~710 nm为吉安县土壤有机质含量的特征吸收波段;基于特征吸收波段范围的吸收面积(s)的对数和有机质含量的相关性为0.86,拟合方程为y=-20.91 ln(s)-27.26,决定系数为0.74,经不同类型土壤的有机质数据检验,预测的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和预测相对分析误差(RPD)分别为0.75、0.61和1.88;包络线去除和反射率的倒数的对数处理建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型预测效果最佳,预测决定系数均达0.83以上,相对偏差均为2.4以上,基于特征吸收波段560~710 nm建立的模型能定量估算红壤地区有机质含量,为土壤有机质估测提供参考。     

基于地理加权回归模型的博斯腾湖湖滨绿洲土壤盐分离子含量高光谱估算

以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,分析HCO_3~–、Cl~–、SO_4~(2–)、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~++K~+等主要土壤盐分离子含量与土壤高光谱反射率的分数阶微分光谱变换与RSI、DSI、NDSI等二维土壤指数的相关性优选特征波段,构建基于地理加权回归模型的土壤盐分离子含量估算模型。研究结果表明:Na~++K~+的微分变换特征波段集中在468～724 nm与1 182～1 539 nm,二维土壤指数的特征波段集中在1 742～2 395 nm,基于RSI的特征波段优选下地理加权回归模型对Na~++K~+含量的估算效果较好,建模集R~2=0.94,RMSE=0.22,验证集R~2=0.74,RMSE=0.19;SO_4~(2–)含量在1.2阶优选的位于469～636 nm波段估算效果较佳,建模集R~2=0.91,RMSE=0.02,验证集R~2=0.75,RMSE=0.33;Ca~(2+)、Mg~(2+)优选的特征波段主要集中在912～2 340 nm的近红外波段;Cl~–含量在1阶的近红外波段建模效果较好,建模集R~2=0.74,RMSE=0.03,验证集R~2=0.93,RMSE=0.11;含量相对较高的Na~++K~+、SO_4~(2–)、Cl~–的地理加权回归模型精度高于含量较低的Ca~(2+)、Mg~(2+)。     

基于高光谱特征和偏最小二乘法的春小麦叶绿素含量估算

叶绿素含量是影响作物生长及产量的主要因素。该研究以2017年6月小型试验田获取的抽穗期春小麦叶绿素含量及其对应的光谱反射率为数据源,对红边(627~780 nm)、黄边(566~589 nm)、蓝边(436~495 nm)、绿边(495~566 nm)、吸收谷和反射峰的最大反射率及反射率总和等16个高光谱特征参数与叶绿素含量之间的相关性进行了分析,并结合偏最小二乘回归法(partial least-squares regression,PLSR)对叶绿素含量进行高光谱建模及验证。结果表明:1)对特定的16个光谱特征参数而言,光谱特征参数绿边最大反射率与春小麦叶绿素质量分数之间的决定系数最低(R~20.5);决定系数较高(R~2≥0.5)的光谱特征参数包括蓝边最大反射率、蓝边反射率总和、黄边最大反射率、黄边反射率总和、红边最大反射率、红边反射率总和、绿边反射率总和、820~940 nm反射率总和及最大反射率、500~670 nm归一化吸收深度和560~760 nm归一化吸收深度,其中820~940 nm反射率总和决定系数达到最高(R~2为0.8);2)利用16个特征参量进行PLSR建模后,发现波段范围在820~940 nm的最大反射率及反射率总和所建立的PLSR估算模型为最优模型,其精度参数R~2p=0.8、RMSEp=2.0 mg/g、RPD=3.2。因此,该模型具有极好的预测能力。该研究为相关研究及当地精准农业提供科学支持和应用参考。     

利用高光谱估算博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤有机质含量

以新疆博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,利用实测的土壤有机质含量与高光谱数据,通过多元逐步回归与偏最小二乘回归法分别构建反演土壤有机质含量估算模型。结果表明:(1)研究区土壤有机质含量变化范围为5.09~44.00 g·kg^-1,均值为16.87 g·kg^-1,变异系数为44.69%,呈中等变异;土壤有机质含量与土壤光谱反射率呈极显著负相关(P<0.01),相关系数为0.09<|r|<0.42;(2)通过显著性检验(P<0.01)的波段主要集中在590~687、758~892、1003~1092和1171~1297 nm 4个波段,反射率(1/R)′变换下相关性最高,相关系数|r|为0.50(P<0.01);(3)研究区的土壤有机质含量高光谱估算模型为Y=30428.37X677+12738.78X775+2894.02X865+11589.35X885+5.56,建模集和验证集的决定系数(R2)分别为0.83和0.82,均方根误差(RMSE)分别为4.01和2.64 g·kg^-1,验证集统计量F=116.41(P<0.01),相对分析误差(RPD)=2.30,预测能力较好。     

煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

可见—近红外光谱已被证明是一种快速、及时、有效的土壤有机碳含量预测工具。利用Field Spec4对济宁鲍店矿区的104个土壤样品进行光谱测量,采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及数学变换等多种方式组合对光谱预处理,并运用偏最小二乘回归分析建立土壤有机碳含量预测模型,进而探讨煤矿区土壤有机碳含量的高精度预测方法。结果表明:(1)不同的光谱预处理方法对建模结果影响差异较大,建模结果以SG加MSC预处理再结合光谱反射率的一阶微分变换最优,建模R~2=0.86,RMSE=2.0g/kg,验证R~2=0.78,RMSE=1.81g/kg,RPD=2.69。(2)倒数和倒数的对数与土壤有机碳含量的相关性曲线接近重合,与反射率曲线成反比,但是建模效果远低于反射率;光谱反射率的一阶微分能明显提高500~600nm波段相关性。(3)光谱反射率随土壤有机碳的含量减少而增大,当有机碳含量较低时,其波谱的近红外波段反射率响应能力也随之降低,反射率直接建模难度加大。     

土壤含水量对反射光谱法预测红壤土壤有机质的影响研究

研究土壤含水量对有机质预测的影响,可为野外红壤有机质快速测定提供理论依据。本文在实验室条件下测量了不同含水量红壤的可见光-近红外光谱反射率,运用偏最小二乘回归(PLSR)建立不同含水量的土壤有机质预测模型。结果显示,随土壤含水量的增加,有机质与一阶微分光谱的相关性先增加后下降,含水量为100～150 g/kg时相关系数最大。分380～2 400、380～1 300、1 300～2 400 nm三个波段建立不同含水量的有机质预测模型,模型预测精度均随土壤含水量增加而呈现先增加后下降的趋势。利用1 300～2 400 nm建立有机质预测模型可以有效避开氧化铁影响,建立的模型预测精度最高。本研究认为,当土壤含水量小于200 g/kg时,可以利用在室内控制条件下测定的土壤反射率,建立1 300～2 400 nm波段的PLSR模型,进行红壤土壤有机质含量预测。     

基于高光谱的北京铁矿区土壤重金属镍元素含量反演研究

运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归（SLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型（SD-MLR）的稳定性和精度最高（R2 = 0.842,RMSE = 4.474）,能够良好地预测研究区土壤镍元素含量。光谱数据数学变换能够有效提高其与土壤镍元素含量间的相关性。不同的光谱变换形式建立模型的预测能力和精度有如下关系,光谱二阶微分 > 光谱倒数对数一阶微分 > 光谱一阶微分 > 光谱倒数对数 > 光谱连续统去除 > 原始光谱。采用光谱二阶微分建立多元线性回归模型为研究区土壤镍元素含量反演的最佳模型,可为土壤重金属污染快速监测提供技术参考。     

反射光谱估算滨海土壤黏粒含量

探明反射光谱估算土壤黏粒含量的成因是实现黏粒含量测定、提高估算精度的基础。该文以江苏省滨海平原的150个土壤样品为研究对象,将测得的原始光谱数据进行平滑、一阶导数、连续统去除和倒数等数据变换,采用逐步多元线性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法估算黏粒含量,并在此基础上分析建模的影响波段,探讨反射光谱估算土壤黏粒含量的成因。结果表明,连续统去除光谱数据的SMLR分析估算精度最高,建模集和验证集决定系数分别为0.941和0.750。360~900、1 800~2 490 nm是黏粒含量的重要建模影响波段,该建模影响波段主要包括铁离子(410 nm附近)、土壤有机质(500~800 nm)、层状硅酸盐中的结晶水(1 900 nm附近)、绿泥石和蛭石等黏土矿物(2 325 nm)的吸收特征波段;PLSR分析表明,1 400 nm附近回归系数出现的双峰特征源于高岭石的双峰吸收。黏粒中的黏土矿物、黏粒对铁离子的吸附特性以及黏粒与有机质的高度相关性是实现反射光谱估算滨海土壤黏粒含量的原因。     

基于连续小波变换和随机森林的芦苇叶片汞含量反演

植物重金属污染是当今世界面临的重大生态环境问题之一,高光谱技术为快速、大面积监测植被重金属含量提供了可能性。本研究以重金属汞(Hg)和湿地植物芦苇为研究对象,采用连续小波变换(CWT)和随机森林(RF)算法相结合的方法建立芦苇叶片总汞含量反演模型,以期寻求一种较为精准的植物汞污染反演模型,未来可通过高光谱技术建立模型来无损、快速估测湿地植物重金属汞污染情况,为湿地生态系统的监测提供方法支持。结果表明:芦苇叶片总汞含量敏感波段主要分布在可见光波段419~522 nm、664~695 nm和724~876nm以及近红外波段1 450~1 558 nm和1 972~2 500 nm;经CWT变换后,小波系数与叶片总汞含量的相关系数绝对值提高0.04~0.18,所构建的预测反演模型拟合效果R~2提高0.107~0.177,模型精度RMSE提高0.008~0.013,其中利用经小波变换的去包络线光谱(CR-CWT)数据建立的RF模型对芦苇叶片总汞含量的反演精度和拟合效果最优(R~2=0.713,RMSE=0.127);同时在土壤总汞含量约为20 mg?kg~(-1)时,采用CR-CWT数据构建RF模型的方法来反演芦苇叶片总汞含量更为准确和可靠(R~2=0.825,RMSE=0.051)。因此,利用RF算法进行植被重金属含量的反演具有一定的现实可行性,而结合CWT后所构建的反演模型对指导植被重金属含量监测更具参考价值,应用前景广阔。     

荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型

为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

烤烟叶片镉含量高光谱预测模型的构建

为快速准确地获取烟草叶片镉含量,本研究模拟了4个镉污染水平,用美国ASD光谱仪获取每个污染水平的烟草叶片光谱反射率,并测定不同时期烟草叶片的镉含量,筛选出与镉含量相关性最好的敏感波段,并建立光谱参数,将光谱参数作为输入因子建立烟草叶片镉含量的BP神经网络模型。结果表明:随着镉含量增加,在可见光和近红外范围(400～910 nm)内反射率先降低后增加,在930～1 000 nm波段范围内,叶片反射率与烟叶中镉含量呈正相关,在1 000～2 500 nm波段范围内反射率先增加后降低。经筛选,比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的光谱指数分别为RVI(520,710)和NDVI(530,710);BP神经网络模型的决定系数(R~2)为0.681,均方根误差(RMSE)为8.001,并对模型进行检验,R2为0.801,RMSE为4.430。研究表明,BP神经网络模型对烟草叶片镉含量具有良好的预测效果。     

棉田土壤水分的高光谱定量遥感模型

在棉花大田水分试验的基础上,采用自主设计的不同土层取样方法,同步获取了棉花冠层高光谱数据和不同深度土壤的水分含量数据以及棉花冠层水分含量数据,分析了棉花冠层含水量与土壤含水量之间的关系、棉花冠层高光谱数据与土壤含水量之间的相关性,构建了基于棉花冠层高光谱数据的土壤水分含量反演模型。结果表明:不同土层的水分含量具有较大差异,棉花冠层对不同土层水分含量的响应程度不同,0~30 cm土层水分含量与棉花冠层含水量的相关性最强,决定系数达到0.58;棉花冠层反射率与土壤水含量在可见光波段呈负相关,近红外波段呈正相关;在所有以棉花冠层高光谱数据的不同变换形式构建的不同土层含水量的PLSR反演模型中,以反射率倒数对数所建的模型对0~30 cm土层和以反射率对数所建模型对0~10 cm土层含水量的预测RPD均达到2.0以上,具有较好的预测能力,其余模型的预测效果不理想。     

有机质对土壤光谱特性的影响研究

为了探明土壤有机质的光谱特征及其影响作用,从而为有机质土壤铁氧化物的定量反演提供理论依据。利用去有机质前后土壤的光谱数据,研究了有机质对土壤反射率、土壤线参数、土壤铁氧化物定量反演的影响。研究结果表明,去除有机质后,能明显提高土壤反射率,变化最明显的为可见光橙黄光波段,即570～630 nm。相关性分析也显示橙黄光波段反射率的相对变化量或差值与有机质去除量之间的相关系数要比其他波段高,相关系数最大值在600 nm。因此,建议采用570～630 nm的光谱数据进行有机质的反演;土壤线斜率在去有机质后明显降低,截距显著增大,二者变化量与有机质去除量呈极显著相关关系,可用土壤线参数预测有机质含量。有机质对铁氧化物的反演具有明显影响,特别是有机质大于20 g kg-1的土壤,在进行反演时应考虑有机质对反演精度的影响,需采取有效地技术手段消减其影响作用,才能达到较好的效果。