本文關鍵詞：基于連續(xù)統(tǒng)去除法的南疆水稻土有機質含量預測

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【摘要】：監(jiān)測土壤有機質含量狀況,可為土壤肥力診斷及土壤資源的合理開發(fā)利用提供科學依據(jù)。本研究通過對南疆191個水稻土樣品的反射率數(shù)據(jù)進行連續(xù)統(tǒng)去除處理后,構建了有機質連續(xù)統(tǒng)去除光譜指數(shù)并提取了850~1 380、1 380~1 550、1 730~2 150、2 150~2 380 nm 4個波段的吸收特征參數(shù),據(jù)此建立了多種定量反演模型。結果表明:經(jīng)連續(xù)統(tǒng)去除后,有機質的吸收特征得到了有效放大,不同有機質含量的連續(xù)統(tǒng)去除曲線在850~1 380 nm,其有機質含量與連續(xù)統(tǒng)去除值呈正相關,與吸收面積呈負相關,而在1 730~2 150 nm波段則呈現(xiàn)相反的規(guī)律。反射率連續(xù)統(tǒng)去除值與有機質含量的相關性要優(yōu)于反射率與之的相關性,而反射率一階微分與連續(xù)統(tǒng)去除一階微分與有機質的相關性差異不明顯。不同有機質光譜指數(shù)模型之間的建模參數(shù)與預測能力差異不大,但均只具備初略估測有機質的能力。吸收特征參數(shù)模型中,僅有850~1 380 nm波段的面積歸一化最大吸收深度(NMAD850~1380nm)所建模型具有較好的定量預測能力。以反射率、反射率連續(xù)統(tǒng)去除、反射率一階微分、反射率連續(xù)統(tǒng)去除一階微分所建的PLSR模型均具有較好的預測能力,相對分析誤差均大于2.00。所有模型中,連續(xù)統(tǒng)去除一階微分(CR′)模型的決定系數(shù)與相對分析誤差最高,分別為0.91、2.58,均方根誤差最低,其值為5.62,具有最好的預測能力。
【作者單位】： 塔里木大學經(jīng)濟與管理學院資源與環(huán)境經(jīng)濟研究所;塔里木大學植物科學學院;
【關鍵詞】： 連續(xù)統(tǒng)去除 高光譜 水稻土 有機質含量 預測
【基金】：國家自然科學基金項目(41271234,41061031,41261083,41361048)資助
【分類號】：S153.621
【正文快照】： 土壤有機質既是植物養(yǎng)分的主要來源,也是土壤肥力診斷的核心指標。準確、快速地監(jiān)測其含量,對于土壤肥力評價、土壤資源合理規(guī)劃、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構的調整與布局等方面具有重要意義。傳統(tǒng)的有機質化學測定方法雖然具有較高的精度,但因其費時、費力、成本高、環(huán)保性差等方面的不足,，

本文編號：599582