三江源区不同土壤类型有机质含量高光谱反演

• 作者: 张威 张艳娇 李金山 杨扬 田成明 贾伟 高小红
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤有机质 土壤类型 高光谱反演 模型 三江源
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 模型与反演
• 页码范围: 186-198
• 分类号: TP79|S151.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2015.1.0186

摘要

近年来高光谱遥感技术被广泛运用于土壤有机质含量反演的研究中.基于三江源区玉树县和玛多县采集的146个土壤样品的室内ASD FieldSpec 4实测光谱数据及4种变换形式,利用偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(ANN)建立土壤有机质含量高光谱预测模型.结果表明;ANN模型反演土壤有机质含量的整体精度高于PLSR模型,总均方根误差均在17,51以下;但是,不同土壤类型的最佳反演模型及指标却有所差异;高山苹甸土和沼泽土的最佳反演模型和指标均为ANN模型和BD指标,模型总均方根误差分别为10,29和3,29;高山苹原土的最佳反演模型是PLSR模型,最佳指标是REF指标,模型总均方根误差为5,59;山地草甸土的最佳反演模型为PLSR模型,最佳指标为BD指标,模型总均方根误差为4,68.研究发现,利用ANN模型和PLSR模型都能较好地预测三江源区4种土壤类型的有机质含量,而波段深度则是该区域的最佳反演指标.