土壤有机质含量预测精度对光谱预处理和特征波段的响应

为了提高土壤有机质含量预测的精度,对光谱预处理方法和特征波段的选择进行了研究。分别用Savitzky-Golay平滑(SGS)、多元散射校正(MSC)、标准正态化(SNV)、标准正态化+去趋势(SNV_Detrend)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、包络线去除(CR)和克里克滤波(KF)8种方法对33个水稻土土壤样本进行了光谱预处理,用分区极值法选择的特征波段进行了建模。结果表明:经过预处理以后,除了SGS和KF处理外,MSC、 SNV、 SNV_Detrend、 FD、SD、CR预处理获得的土壤光谱与土壤有机质(SOM)含量的相关性都得到了显著提高;CR预处理方法获得的预测模型精度最高,其标定集和验证集的决定系数分别是0.728和0.666,最小均方根误差(RMSE)分别是2.240 g/kg和2.770 g/kg;利用分区选择的4个特征波段建立的预测模型精度远高于利用4个相关系数最大绝对值对应的波段及所有相关系数绝对值大于0.5的77个波段建立的预测模型。CR预处理方法和基于分区极值选择的特征波段能够改善土壤有机质含量的预测精度。