基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

发布时间：2017-07-31 14:20

  本文关键词：基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

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【摘要】：监测土壤有机质含量状况,可为土壤肥力诊断及土壤资源的合理开发利用提供科学依据。本研究通过对南疆191个水稻土样品的反射率数据进行连续统去除处理后,构建了有机质连续统去除光谱指数并提取了850~1 380、1 380~1 550、1 730~2 150、2 150~2 380 nm 4个波段的吸收特征参数,据此建立了多种定量反演模型。结果表明:经连续统去除后,有机质的吸收特征得到了有效放大,不同有机质含量的连续统去除曲线在850~1 380 nm,其有机质含量与连续统去除值呈正相关,与吸收面积呈负相关,而在1 730~2 150 nm波段则呈现相反的规律。反射率连续统去除值与有机质含量的相关性要优于反射率与之的相关性,而反射率一阶微分与连续统去除一阶微分与有机质的相关性差异不明显。不同有机质光谱指数模型之间的建模参数与预测能力差异不大,但均只具备初略估测有机质的能力。吸收特征参数模型中,仅有850~1 380 nm波段的面积归一化最大吸收深度(NMAD850~1380nm)所建模型具有较好的定量预测能力。以反射率、反射率连续统去除、反射率一阶微分、反射率连续统去除一阶微分所建的PLSR模型均具有较好的预测能力,相对分析误差均大于2.00。所有模型中,连续统去除一阶微分(CR′)模型的决定系数与相对分析误差最高,分别为0.91、2.58,均方根误差最低,其值为5.62,具有最好的预测能力。
【作者单位】： 塔里木大学经济与管理学院资源与环境经济研究所;塔里木大学植物科学学院;
【关键词】： 连续统去除 高光谱 水稻土 有机质含量 预测
【基金】：国家自然科学基金项目(41271234,41061031,41261083,41361048)资助
【分类号】：S153.621
【正文快照】： 土壤有机质既是植物养分的主要来源,也是土壤肥力诊断的核心指标。准确、快速地监测其含量,对于土壤肥力评价、土壤资源合理规划、农业产业结构的调整与布局等方面具有重要意义。传统的有机质化学测定方法虽然具有较高的精度,但因其费时、费力、成本高、环保性差等方面的不足,，

本文编号：599582