基于高光谱特征指数的土壤有机质含量建模

• 作者: 赵明松 谢毅 陆龙妹 李德成 王世航
• 来源期刊: 土壤学报
• 关键词: 光谱特征指数 弓曲差 光谱变换 土壤有机质
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文|Research Articles
• 页码范围: 42-54
• 页数: 13页
• 分类号: S151.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11766/trxb202004200691

摘要

以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0～20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM).运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SOM含量梯度和土壤类型的高光谱特征.其次,基于原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换等三种光谱数据,分别计算弓曲差、差值指数、比值指数和归一化指数等光谱特征指数,并分析其与SOM含量的相关性.最后,筛选光谱特征指数建立SOM的回归预测模型,并比较模型精度.结果表明:(1)SOM含量与原始光谱呈极显著负相关,与倒数对数光谱呈极显著正相关,且在400～900 nm波段相关性最强,相关系数绝对值在0.6以上.去除包络线处理后,土壤光谱曲线特征差异明显,在420 nm、480 nm、660 nm和900 nm附近出现了明显吸收谷.(2)原始光谱、倒数对数变换和去包络线变换光谱在600 nm处的弓曲差与SOM含量极显著相关(P<0.01),相关系数分别为–0.66,0.61和–0.33.(3)利用3种光谱数据的差值指数、比值指数和归一化指数分别结合弓曲差,建立的SOM预测模型效果较好,建模的R2和RMSE分别介于0.56～0.64和4.98～5.50 g·kg–1,验证的R2和RMSE介于0.67～0.73和3.21～3.51 g·kg–1.为快速有效测定苏中平原SOM含量提供技术支持.