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基于CARS算法的湖滨绿洲土壤表层有机碳估算

Estimation of Surface Soil Organic Carbon in Lakeside Oasis Based on CARS Algorithm

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文章以博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,将实测的土壤有机碳含量数据与土壤高光谱数据结合,对原始光谱R进行数学变换及微分变换,应用竞争自适应重加权采样(CARS)筛选特征波段,并采用其筛选的特征波段构建BP神经网络模型估算土壤表层有机碳含量.结果表明:(1)研究区土壤表层有机碳含量范围在0.80～63.15g/kg,平均值为17.57g/kg,变异系数为71.48％,呈中等变异性.(2)CARS算法将建模输入波段压缩至全波段数目的2.76％以下,R、R'、1/R、(1/R)'、log(1/R)、log(1/R)'、1/logR、(1/logR)'光谱形式下筛选的特征波段,较多集中于近红外长波1 500～2 500 nm与可见光波段380～760nm;R"、(1/R)"、log(1/R)"、(1/logR)"光谱形式下筛选的特征波段,较多集中于近红外波段760～2 500 nm.(3)二阶微分变换构建的CARS-BP估算模型精度优于一阶微分,R"-CARS-BP估算效果最好,训练集和验证集R2分别为0.81、0.83,RPD分别为2.30、2.45,RMSE分别为5.75、4.89g/kg.

孟珊、李新国、焦黎

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新疆师范大学地理科学与旅游学院,新疆 乌鲁木齐 830054

新疆干旱区湖泊环境与资源实验室,新疆 乌鲁木齐 830054

土壤有机碳含量 近红外波段 竞争自适应重加权采样 BP神经网络 湖滨绿洲

416610472018D04026

2022

10.19672/j.cnki.1003-6504.0330.22.338

环境科学与技术
湖北省环境科学研究院

环境科学与技术

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.943
ISSN：1003-6504
年,卷(期)：2022.45(8)
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