宁夏银北地区盐碱化土壤水分光谱特征及模型拟合精度分析

[目的]通过分析宁夏银北地区盐碱化土壤水分光谱特征及模型拟合精度,为及时了解该区地表水分状况进而实施田间精准灌溉提供科学依据。[方法]以宁夏银北地区重度盐渍土壤为研究对象,对土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)进行多种数学变换,运用逐步回归(stepwise regression, SR)和灰色关联度(grey correlation degree, GCD)筛选敏感波段,然后采用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)和支持向量机(support vector machine, SVM)进行土壤含水量(soil moisture content, SMC)模型拟合精度计算。[结果](1)SMC较低时,随SMC增加土壤反射率逐渐下降,当SMC超过26.34%后,土壤反射率随水分增加而增大,在近红外波段反射率变化幅度整体大于可见光波段;经连续统去除(continuum removed,CR)处理光谱特征曲线在1 460 nm和1 950 nm处出现明显水分吸收带。(2)不同反射率转换方式计算出的MLR,PLSR和SVM模型拟合精度不同,SVM模型的整体拟合能力优于MLR和PLSR模型,除反射率倒数(Reciprocal reflectance, RR)变换建立的GCD-SVM模型外,其余SVM模型R■和R■介于0.943 7～0.999 5,模型的整体拟合精度很高。(3)在SVM模型中,基于对数一阶微分(first derivative of logarithmic reflectance, FLR)变换计算的GCD-SVM模型决定系数最高(R■和R■分别为0.987 4, 0.999 5),为重度盐渍化地区SMC的最佳拟合模型。[结论] SVM模型为供试土壤水分拟合的最佳模型,能够准确获取研究区重度盐渍化土壤水分状况。

Spectral Characteristics of Soil Moisture in Salinized Soil and Model Fitting Accuracy in Northern Yinchua City, Ningxia Hui Autonomous Region