基于实测高光谱和电磁感应的绿洲土壤含水量估测

摘要：

以新疆渭-库绿洲为研究区,利用电磁感应和高光谱技术并以地形因子作为辅助参量,构建土壤含水量的支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型,采用泛克里金法(Universal Kriging)将预测的土壤含水量进行插值在地图上实现空间可视化.结果表明:1)表层土壤含水量与表观电导率具有良好的相关性,两种模式相结合建立的土壤含水量解译模型的拟合优度达到0.853.2)原始反射率光谱经微分变换后更能凸显出细微差异,利用原始一阶微分建立的SVR土壤含水量模型,预测集决定系数(R2)为0.913,相对分析误差(RPD)为2.06,该模型具有较高的预测精度和稳定性.3)表层含水量空间分布不均,由绿洲内部到荒漠-绿洲交错带再到荒漠呈现逐渐减少的趋势.综上所述,利用该支持向量机模型对绿洲土壤含水量的预测具有实际与理论意义.

关键词：土壤含水量、电磁感应、高光谱、地形因子

所属期刊栏目：32

分类号：S152.7(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金U1303381,41261090;自治区重点实验室专项基金2016D03001;自治区科技支疆项目201591101;教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目资助

在线出版日期：2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：152-157