| 基于VIS-NIR光谱的互花米草入侵湿地土壤有机碳预测研究 |
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| 引用本文： | 陈秋宇,杨仁敏,朱长明.基于VIS-NIR光谱的互花米草入侵湿地土壤有机碳预测研究[J].土壤学报,2021,58(3). |
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| 作者姓名： | 陈秋宇 杨仁敏 朱长明 |
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| 作者单位： | 江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41701236）、江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX18_2120）、江苏高校优势学科建设工程 |
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| 摘 要： | 为了研究可见光—近红外光谱技术预测互花米草入侵背景下滨海湿地土壤有机碳含量的潜力,以江苏省典型互花米草湿地为研究对象,利用时空替代法采集15个土壤剖面3个深度共45个土壤样品。在实验室测定土壤光谱及有机碳含量,利用偏最小二乘回归方法建立了基于6种光谱变换的土壤有机碳预测模型,并分析了互花米草入侵年限和土层深度对土壤光谱和模型预测精度的影响。结果表明,表层土壤有机碳含量随互花米草入侵而显著增加。相对于仅包含光谱信息的预测模型,加入辅助变量(土层深度和植物入侵年限)建立的混合模型预测精度更高。交叉验证结果表明,基于光谱倒数1/R建立的混合模型预测精度最高,其决定系数(R~2)为0.68,预测相对分析误差(RPD)为1.6,是预测互花米草入侵湿地土壤有机碳含量的最优模型。本研究表明,利用可见光—近红外光谱技术可以对互花米草入侵湿地的土壤有机碳含量进行有效预测,土层深度和植物入侵年限辅助变量可以在一定程度上提高模型预测精度。
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| 关 键 词： | 盐沼湿地 互花米草入侵 有机碳 土壤光谱 偏最小二乘回归 |
| 收稿时间： | 2019/9/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/3/19 0:00:00 |
VIS-NIR Spectroscopy-Based Prediction of Soil Organic Carbon in Coastal Wetland invaded by Spartina alterniflora |
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| CHEN Qiuyu,YANG Renmin and ZHU Changming.VIS-NIR Spectroscopy-Based Prediction of Soil Organic Carbon in Coastal Wetland invaded by Spartina alterniflora[J].Acta Pedologica Sinica,2021,58(3). |
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| Authors: | CHEN Qiuyu YANG Renmin and ZHU Changming |
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| Institution: | School of Geography, Geomatics and Planning, Jiangsu Normal University,School of Geography, Geomatics and Planning, Jiangsu Normal University,School of Geography, Geomatics and Planning, Jiangsu Normal University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Salt marsh Spartina alterniflora invasion Organic carbon Soil spectroscopy Partial least squares regression |
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