查看更多>>摘要:[目的]利用高光谱数据快速估算土壤有机碳含量,为干旱区湖滨绿洲合理开发土地资源提供科学依据.[方法]以新疆博斯腾湖北岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与高光谱数据相结合,对原始光谱进行SG平滑(SavitzkyGolay smoothing,SG)、连续统去除(Continuum Removal,CR)、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)预处理,采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选特征波段;应用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型估算土壤有机碳含量.[结果](1)研究区土壤有机碳含量为 0.69~50.32 g/kg,平均值为 14.15 g/kg,标准差为 9.51 g/kg,呈中等变异性,变异系数为67.20%.(2)土壤原始光谱反射率在350~750 nm,光谱反射率呈上升趋势,在 750~2 150 nm,光谱反射率呈相对平稳趋势,在2 150~2 500 nm,光谱反射率逐渐下降;连续小波变换对土壤原始光谱预处理后随着分解尺度的增加,光谱局部特征明显,吸收峰和反射峰越来越平滑;采用连续投影算法筛选的光谱特征波段集中于350~952 nm、1 007~1 742 nm、2 082~2 381 nm,且特征波段仅占可见光-近红外光谱波段的 0.30%.(3)连续小波变换结合连续投影算法构建的SVM模型,其训练集和验证集分别R2=0.76,RMSE=4.78 和R2=0.94,RMSE=3.30,RPD=2.50.[结论]CWT-SPA-SVM可有效估算研究区土壤有机碳含量.