光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

作     者：张霄羽 姚艳敏 颜祥照 ZHANG Xiao-yu;YAO Yan-min;YAN Xiang-zhao

作者机构：北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室北京100081 

出 版 物：《中国土壤与肥料》 (Soil and Fertilizer Sciences in China)

年 卷 期：2023年第3期

页      面：184-193页

核心收录：

学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：国家科技重大专项(09-Y30F01-9001-20/22) 国家民用空间基础设施陆地观测卫星共性应用支撑平台项目(Y930280A2F) 中国农业科学院科技创新工程(CAAS-2022-IARRP-GJ2022-20-2)。 

主　　题：土壤有机质含量 高光谱 光谱分辨率 光谱变换 估测 

摘      要：利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质(SOM)含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数logR、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/logR、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(logR)′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数(1/logR)′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法建立SOM含量估测模型。结果表明:(1)1/R和(1/R)′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R^(2)_(val)均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R^(2)_(val)均高于0.90;(2)5、10 nm光谱分辨率对于1/R和(1/R)′光谱变换下的MLSR与PLSR估测SOM含量的精度都较高,为较适宜的光谱分辨率;(3)SOM含量估测的光谱分辨率并非越高越好,适度的降低光谱分辨率以及选择合适的光谱变换方法,不仅可以减少数据处理的工作量,也可以提高SOM含量的估测精度。