煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

• 作者: 孙问娟 李新举
• 来源期刊: 水土保持学报
• 学科: 农学
• 关键词: 煤矿区 光谱预处理 土壤有机碳 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 346-351
• 页数: 6页
• 分类号: S127
• 字数: 4565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13870/j.cnki.stbcxb.2018.05.054

摘要

可见—近红外光谱已被证明是一种快速、及时、有效的土壤有机碳含量预测工具.利用Field Spec4对济宁鲍店矿区的104个土壤样品进行光谱测量,采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及数学变换等多种方式组合对光谱预处理,并运用偏最小二乘回归分析建立土壤有机碳含量预测模型,进而探讨煤矿区土壤有机碳含量的高精度预测方法.结果表明:(1)不同的光谱预处理方法对建模结果影响差异较大,建模结果以SG加MSC预处理再结合光谱反射率的一阶微分变换最优,建模R2=0.86,RMSE=2.0 g/kg,验证R2=0.78,RMSE=1.81 g/kg,RPD=2.69.(2)倒数和倒数的对数与土壤有机碳含量的相关性曲线接近重合,与反射率曲线成反比,但是建模效果远低于反射率;光谱反射率的一阶微分能明显提高500～600 nm波段相关性.(3)光谱反射率随土壤有机碳的含量减少而增大,当有机碳含量较低时,其波谱的近红外波段反射率响应能力也随之降低,反射率直接建模难度加大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新举	山东农业大学资源与环境学院	91	1391	20.0	36.0
5	孙问娟	山东农业大学资源与环境学院	3	8	2.0	2.0