基于相似光谱匹配预测土壤有机质和阳离子交换量

• 作者: 张甘霖 李德成 赵玉国 邬登巍 陈吉科 魏昌龙
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤 光谱 模型 相似光谱 光谱角 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 81-88
• 页数: 8页
• 分类号: S151.9+5
• 字数: 5606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.01.011

摘要

土壤可见光-近红外波段光谱（350～2500 nm）包含了大量的土壤属性信息，相同类型的土壤具有相似的光谱曲线特征，但相似光谱曲线是否具有相似的属性含量？探讨此问题可为土壤光谱库的应用提供依据，从而最终服务于快速获取土壤信息技术体系的构建。该研究以安徽宣城为研究区，根据母质、地形特征和土地利用等信息，采集91个典型土壤剖面，共含400个土壤发生层样品，测定了有机质（soil organic matter，SOM）和阳离子交换量（cation exchange capacity，CEC）含量，同时采用VARIAN公司的Cary 5000分光光度计测定了土壤光谱，并将光谱数据变换为反射率（R）、反射率一阶导数（FDR）和吸收度（Log(1/R)）3种形式。该文采用光谱角（spectral angle mapper，SAM）、偏最小二乘回归（partial least square regression，PLSR）和SAM-PLSR（spectral angle mapper-partial least square regression，SAM-PLSR）3种方法预测土壤SOM和CEC。SAM方法是通过对测试集104个光谱曲线与参考集的296个光谱曲线进行相似性计算，并以此实现土壤SOM和CEC含量的预测。SAM-PLSR方法以SAM算法下的匹配结果作为建模样本建立PLSR模型和进行预测分析。结果表明，具有相似光谱曲线的土壤具有相似的SOM和CEC含量，SAM算法下相似光谱匹配可直接预测SOM（R2=0.78，RPD=2.17）和CEC（R2=0.82， RPD=2.41）。PLSR方法可很好地预测SOM（R2=0.87，RPD=2.77）和CEC（R2=0.87，RPD=2.59）；相较之下，SAM-PLSR方法不仅可以更加准确预测SOM（R2=0.89，RPD=3.00）和CEC（R2=0.91，RPD=3.06），而且大大减少了建模样本的数量。该研究使可见光-近红外光谱可更加高效地用于土壤属性分析，并为土壤光谱数据库的建设及应用提供技术参考。