摘要
土壤有机质是评价土壤肥力的重要指标.为探讨分数阶微分联合不同光谱指数所建模型对较低土壤有机质含量的估算效果,本研究利用银川平原土壤野外高光谱反射率,结合室内实测有机质含量,对反射率原始数据进行倒数对数变换后进行0～2阶(间隔0.20)的分数阶微分处理,构建差值指数(DI)、比值指数(RI)、亮度指数(BI)、归一化指数(NDI)、再归一化指数(RDI)和广义指数(GDI),分析6个指数与土壤有机质含量间的二维相关性,筛选出最优光谱指数,分别建立主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)、反向神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和地理加权回归(GWR)模型估算土壤有机质含量.结果表明:DI、RI、NDI、BI、GDI、RDI与土壤有机质含量间的最大相关系数绝对值(MACC)整体呈现先上升后下降的规律,分别在1.0、0.6、1.4和1.6阶处MACC最高.基于分数阶微分变化下的0.2～2.0阶RDI可用于后续模型构建,其中,MACC值最佳组合波段主要集中在400～600和1300～1700 nm.在单一光谱指数RDI所建不同模型中,SVM模型估算精度最高,其建模决定系数、验证决定系数和相对分析误差分别达到0.86、0.87和2.32.研究结果可为低有机质含量地区的土壤有机质快速、准确估算及制图提供科学依据.
基金项目
国家自然科学基金(42067003)
国家重点研发计划(2021YFD1900602)
清华大学-宁夏银川水联网数字治水联合研究院联合开放基金(SKLHSE-2022-IOW11)
维普
万方数据