煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

编号 zgly0001648552

文献类型 期刊论文

文献题名 煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

作者 孙问娟  李新举 

作者单位 山东农业大学资源与环境学院  土肥资源高效利用国家工程实验室 

母体文献 水土保持学报 

年卷期 2018年05期

年份 2018 

分类号 TN219  S153.6 

关键词 煤矿区  光谱预处理  土壤有机碳  偏最小二乘回归 

文摘内容 可见—近红外光谱已被证明是一种快速、及时、有效的土壤有机碳含量预测工具。利用Field Spec4对济宁鲍店矿区的104个土壤样品进行光谱测量,采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及数学变换等多种方式组合对光谱预处理,并运用偏最小二乘回归分析建立土壤有机碳含量预测模型,进而探讨煤矿区土壤有机碳含量的高精度预测方法。结果表明:(1)不同的光谱预处理方法对建模结果影响差异较大,建模结果以SG加MSC预处理再结合光谱反射率的一阶微分变换最优,建模R~2=0.86,RMSE=2.0g/kg,验证R~2=0.78,RMSE=1.81g/kg,RPD=2.69。(2)倒数和倒数的对数与土壤有机碳含量的相关性曲线接近重合,与反射率曲线成反比,但是建模效果远低于反射率;光谱反射率的一阶微分能明显提高500~600nm波段相关性。(3)光谱反射率随土壤有机碳的含量减少而增大,当有机碳含量较低时,其波谱的近红外波段反射率响应能力也随之降低,反射率直接建模难度加大。