基于高光谱的不同人类干扰程度下荒漠土壤有机质含量估算模型
为对比同一背景下不同人类干扰程度的荒漠土壤有机质含量的预测模型,以天山北麓阜康市的土壤为研究对象,通过对无人干扰区、人为干扰区全样本和剔除有机质质量分数大于2％的样点的原始光谱反射率进行6种光谱变换,分析不同变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过P=0.01和0.05水平上显著性检验的敏感波段为自变量,运用多元逐步回归、偏最小二乘回归以及主成分回归法分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质高光谱的预测模型,并选择精度最高的为最优模型.结果表明:(1)无人干扰区与人为干扰区的原始光谱所有波段与有机质含量的相关性都没有通过0.01水平的显著性检验.将有机质质量分数大于2％的样点剔除后,有机质含量与原始光谱反射率的相关系数都大于全样本且有部分波段通过了0.01水平的显著性检验.(2)不论采用何种方法建立的全样本无人干扰区和人为干扰区的预测有机质模型的RPD均小于1.4,不具有预测有机质含量的能力.其中全样本无人干扰区一阶微分、人为干扰区倒数一阶微分多元逐步回归模型是其所有模型中,建模精度最高的,R2分别为0.652、0.512,但是其RPD仅分别是0.662、0.655,表明模型的预测能力很差.(3)剔除有机质质量分数大于2％的样点之后,预测效果最好的是无人干扰区一阶微分多元逐步回归模型,R2达到0.776,RMSE为1.408,RPD为2.136;而人为干扰区的二阶微分模型预测效果最优,R2为0.542,RMSE为2.261,RPD为2.087.
干扰程度、荒漠土、有机质、估算模型
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S153.6(土壤学)
国家自然科学基金41671198
2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
384-392
