水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

摘要：

土壤有机质是农田肥力评估的重要指标，要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质，以水稻土为例，从校正样本选择方法的对比，研究了可见‐近红外、中红外和可见‐近红外‐中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见‐近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过 Savitzky‐Golay 平滑法去噪，通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过 Rank‐KS 法建立的三种波段的有机质预测模型均优于 Rank 法和 KS法，中红外波段光谱的模型预测能力强于可见‐近红外和可见‐近红外‐中红外波段的预测模型，基于 Rank‐KS 法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果，RMSEP 仅为3.25 g ? kg －1，RPD 达到4.24，依据 VIP 得分筛选出可见‐近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此，中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析，Rank‐KS 法可提高模型的预测能力，为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。

关键词：水稻土、有机质预测、可见光-近红外光谱、中红外光谱

所属期刊栏目：36

分类号：TP701;S151.9(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41271234;土壤与农业可持续发展国家重点实验室开放课题Y412201430

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1712-1716