基于高光谱分析的植烟土壤有机质和全氮含量预测研究

• 作者: 刘鹏飞 岳恒 王一丁 赵铭钦 金江华 黄元炯
• 来源期刊: 中国烟草学报
• 关键词: 植烟土壤 高光谱 有机质 总氮 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 农艺与调制
• 页码范围: 44-51
• 页数: 8页
• 字数: 5214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16472/j.chinatobacco.2015.414

摘要

为实现植烟土壤有机质和全氮含量的快速、准确测定,以120份豫中烟区潮褐土为研究对象,在室内条件下采集并研究了土壤有机质和全氮与高光谱400～2400nm波段的定量反演关系.光谱经Savitzky-Golay平滑滤波后采用偏最小二乘回归(Partial least square regression,PLSR)方法,建立了土壤高光谱与有机质和全氮间的定量反演模型,对比了3种光谱变换形式及5种预处理方法对模型的影响.结果表明,光谱经一阶微分(FDR)或倒数对数(lg(1/R))变换后,建模系数有所提高;不同预处理方法的反演模型精度差异明显,正交信号校正(OSC)明显优于其他光谱预处理方法.采用FDR-OSC建立的土壤有机质和Ig(1/R)-OSC建立的土壤全氮模型预测效果最好,预测模型决定系数R2分别为0.948和0.919,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.316 g.kg-1和0.091 g.kg-1,相对分析误差(RPD)分别为4.26和4.07,是豫中烟区潮褐土有机质和全氮含量的最佳预测模型.采用高光谱技术结合OSC-PLSR方法对植烟土壤有机质和全氮含量进行高精度预测是可行的.