| 摘 要： | 以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,利用实测的土壤有机碳含量与高光谱数据,应用连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)从全波段光谱数据中筛选特征变量,并分别采用全波段和特征波段构建偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)与支持向量机(support vector machine, SVM)模型来估算土壤有机碳含量。结果表明:1)土壤有机碳质量分数变化范围为0.75～48.13 g/kg,平均值为13.31 g/kg,呈中等变异性,变异系数为63.19%。2)土壤有机碳含量与原始光谱反射率表现为负相关性-0.62相关系数(r)-0.07];经SG平滑结合标准化正态变换后进行一阶微分(Savitzky-Golay-standard normal variate-first derivative, SG-SNV-1st Der)预处理后,通过极显著性检验(P0.01)的波段数达到414个,主要集中在487～575、725～998和1 464～1 514 nm处,其中在788、800与1 768 nm波长处的相关性最高,r均大于0.80。3)光谱经SG-SNV-1st Der预处理后,用SPA构建的PLSR模型验证集的决定系数(R~2)=0.79,均方根误差(root mean square error, RMSE)=3.58 g/kg,残余预测误差(residual prediction deviation, RPD)=1.99,四分位数间距性能比(ratio of performance to interquartile distance, RPIQ)=2.23;而运用SPA结合SVM构建的模型验证集R~2=0.81,RMSE=3.16 g/kg,RPD=2.25,RPIQ=2.53。说明运用SPA结合SVM构建的模型能较好地估算研究区土壤有机碳含量。
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