换一批
换一批基于高光谱信息的宁夏土壤有机质含量估算
Estimation of soil organic matter content in Ningxia based on hyperspectral information
摘要：
土壤有机质(SOM)是反映和判断土壤肥力的关键指标.为探讨高光谱信息对低含量SOM的估算能力,本研究以宁夏红寺堡和西大滩表层土壤(0～20cm)为对象,野外高光谱反射率与SOM含量为数据源,对原始光谱反射率进行4种数学变换:倒数一阶微分(RTFD)、对数一阶微分(LTFD)、对数倒数一阶微分(LRFD)和一阶微分(FD),采用相关性分析(PCC)和逐步回归(SR)筛选SOM敏感波段,然后基于主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和地理加权回归(GWR)建立SOM估算模型.结果表明:原始光谱反射率经数学变换后与SOM间的相关性显著增强,FD变换增幅相对较大;采用PCC和SR相结合筛选敏感波段,很大程度对数据作了降维处理,减小了模型的运算难度并提高了模型的估算能力;基于LTFD-SVM模型的估算效果最优,其建模决定系数(Rc2)和验证决定系数(Rp2)分别为0.7593和0.9321,验证集均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0.62和3.47.研究结果可为研究区及相似地区低含量SOM的定量监测提供参考依据.
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作者：
作者单位：
宁夏大学生态环境学院,银川 750021
[1]
宁夏大学地理科学与规划学院,银川 750021
[2]
宁夏大学生态环境学院,银川 750021;西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室,银川 750021;西部土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地,银川 750021
[3]
西安煤航遥感信息有限公司,西安 710199
[4]
期刊：
《生态学杂志》2024年43卷8期 2531-2538页
ISTICPKUCSCDBP
关键词：
高光谱土壤有机质估算模型地理加权回归支持向量机反距离权重法hyperspectrumsoil organic matterestimation modelgeographically weighted regressionsupport vector machineinverse distance weighting
栏目名称：
技术与方法
DOI：
10.13292/j.1000-4890.202408.040
发布时间：
2024-08-29
基金项目：
国家重点研发计划
国家自然科学基金
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项目
宁夏科技创新领军人才资助
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