基于野外VIS-NIR光谱的土壤盐分主要离子预测

• 作者: 张芳 熊黑钢 马利芳
• 来源期刊: 土壤
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤 盐分 高光谱 反演 支持向量机 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 188-194
• 页数: 7页
• 分类号: S151.9
• 字数: 5427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13758/j.cnki.tr.2020.01.027

摘要

为明确干旱区土壤盐分主要离子的特征光谱,建立精度高和稳定性好的盐渍土预测模型,以新疆阜康市为研究区域,采用网格法采集55个土壤样本,利用实测VIS-NIR光谱,选择多元线性回归(MLR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)法构建土壤盐分主要离子含量反演模型,而后对反演精度进行检验.结果显示:①在0.01显著水平下,土壤盐分与Na+、Cl–、Ca2+含量均呈显著相关,相关系数分别为0.978、0.814、0.645;②综合光谱响应和相关性分析确定土壤盐分主要离子的特征波段为459、537、1381、1386 nm,显著特征波段为459、537 nm;③3种模型拟合效果从高到低依次为RF>MLR>SVM,采用RF所建模型盐分主要离子(Na+、Cl–、Ca2+)R2最高,RMSE最小,RPD最大,分别为2.11、2.03、1.80,为最优预测模型.通过选取土壤主要离子显著特征波段,进而采用RF法构建其估测模型,可以有效提取干旱区土壤盐分的主要离子信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊黑钢	北京联合大学应用文理学院	162	1303	18.0	26.0
2	张芳	新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室	57	443	12.0	19.0
3	马利芳	新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室	5	6	2.0	2.0