基于地面高光谱的宁夏银北地区农田不同土层盐碱化信息反演

作     者：黄华雨 丁启东 张俊华 潘鑫 周跃辉 贾科利 

作者机构：宁夏大学生态环境学院 宁夏大学地理科学与规划学院 

出 版 物：《应用生态学报》 (Chinese Journal of Applied Ecology)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：082802[工学-农业水土工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2021YFD1900602) 国家自然科学基金项目(42067003,42061047) 宁夏科技创新领军人才项目(2022GKLRLX02)资助 

主　　题：盐碱化 土层 光谱指数 分数阶微分 机器学习 克里金插值 

摘      要：土壤盐碱化严重制约着农业的可持续发展，及时掌握土壤含盐量（SSC）和pH信息对盐碱农田的改良及合理利用至关重要。本研究以宁夏银北地区石嘴山市平罗县为研究对象，以野外高光谱信息和表层（0～20 cm）、亚表层（20～40 cm）土壤盐碱指标实测值为数据源，对原始光谱反射率经Savitzky-Golay（SG）平滑后进行0～2阶（间隔0.25）分数阶微分（FOD）变换，并构建9种光谱指数，根据各指数与盐碱指标间的相关性筛选特征参量，然后基于偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）和极端随机树（ERT）3种机器学习算法建立SSC和pH的反演模型。结果表明：1)表层光谱反射率始终与亚表层成倍数关系，FOD变换可以有效消除光谱曲线的基线漂移，突出光谱细微信息。2)表层和亚表层SSC均与差值指数（DI）、最优光谱指数（OSI）和土壤调节光谱指数（SASI）的相关性最强，最优变换阶次分别为1.5和0.75阶，pH则与比值指数（RI）、广义指数（GDI）和归一化指数（NDI）的相关性最强，最优阶次分别为0.5和0.25阶。3)不同土层盐碱指标均以ERT模型表现最佳。表层SSC反演精度高于亚表层，而pH则相反。表层SSC-1.5阶-ERT模型的验证集决定系数(Rp2)、均方根误差（RMSE）和相对分析误差（RPD）分别为0.980、0.547和5.229，亚表层pH-0.25阶-ERT模型的Rp2、RMSE和RPD分别为0.958、0.111和4.685，精度较高。本研究可为农田盐碱信息的快速获取、反演制图提供技术支撑。