双包络去除和OPLS的土壤有机碳含量反演

• 作者: 丛麟骁 刘祥磊 黄旻 齐云松
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 物理学
• 关键词: 土壤有机碳 近红外光谱 包络去除法 OPLS 偏度校正
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 941-947
• 页数: 7页
• 分类号: O433
• 字数: 4966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2018)03-0941-07

摘要

土壤有机碳(SOC)对土壤肥力至关重要,可见-近红外光谱能对其实现快速反演,为区域监测和定量遥感提供基础.针对包络去除(CR)仅提供反射光谱的单向吸收特征,多元回归中预测信息缺失、拟合结果未充分反映波段特征,利用世界土壤数据库245份中国土样的可见-近红外光谱,首次提出双包络去除(BCR)与正交偏最小二乘(OPLS)结合的反演方法BCR-OPLS,同时纳入光谱反射率及上、下边包络去除量,讨论组分参考值偏态分布时幂函数或对数缩放在回归时的优化作用,建立多种土壤的综合与分类估计模型,并导出适用特定类型土壤的SOC指数.结果表明,对多种土壤有机碳含量反演,相较PLSR模型(决定系数R2和估计根均方误差RMSEE分别为0.69和0.45%),BCR-OPLS模型的预测能力明显改善(R2和 RM-SEE分别为0.9和0.26%);而对单一类型土壤的反演精度则进一步提升,根据载荷趋势和变量重要性建立的SOC指数,预测如黄色铁铝土的有机碳含量时(以400,590和920 nm),其反演结果 R2达到0.94、RM-SEE达到0.21%.双包络去除与OPLS相结合,增强了光谱特征诊断的鲁棒性,提高了不同类型土壤的综合与分类SOC全谱反演精度,基于直观的图谱表达可构建简单的波段预测关系,深化了物理经验吸收与统计多元回归之间的联系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄旻	中国科学院计算光学成像技术重点实验室中国科学院光电研究院	49	411	12.0	18.0
2	丛麟骁	中国科学院计算光学成像技术重点实验室中国科学院光电研究院	9	16	3.0	3.0
6	刘祥磊	中国科学院计算光学成像技术重点实验室中国科学院光电研究院	3	10	2.0	3.0
7	齐云松	中国科学院计算光学成像技术重点实验室中国科学院光电研究院	3	4	1.0	2.0