基于原位光谱的滨海滩涂土壤含水量预测模型

摘要：

[目的]滩涂土壤含水量对滨海区域生态保护和植物生长都至关重要,及时了解土壤含水量对生态恢复、土壤资源管理和土壤可持续利用具有重要意义.针对土壤含水量获取复杂的问题,探求更加快速精准地获取滨海滩涂土壤含水量的方法.[方法]沿沧州滨海区域采集了共计14个表层(0～20 cm)滩涂土壤样品,在实验室利用烘干法测得滩涂土壤含水量.在分析野外实测滨海滩涂土壤原位高光谱反射率(R)和土壤含水量特性的基础上,采用反射率倒数(1/R)、反射率倒数对数(log(1/R))、反射率一阶微分(R')和反射率去包络线(CR)等变换形式.充分挖掘光谱信息,并探求与滨海滩涂土壤高相关性的可见近红外(VIS-NIR)光谱波段,构建基于多元逐步线性回归(MSR)和支持向量机回归(SVR)方法的滨海滩涂土壤含水量预测模型.结合适用于小样本的留一交叉验证(LOO-CV)法验证模型精度,并对比分析两种预测模型的性能以及模型的稳定性.[结果]研究发现:1)土壤光谱反射率与对应土壤含水量呈显著负相关,且二者在1400～1600 nm和1900～2400 nm内密切相关.2)除R外,同一种光谱变换形式下,采用SVR方法构建的滨海滩涂土壤含水量预测模型精度和稳定性明显高于MSR方法,对比得出基于R'的滨海滩涂土壤含水量SVR预测模型精度最高,Adjusted-R2、RPD和RMSE分别为0.81、2.08和2.56.[结论]在R'变换形式下利用SVR方法建立的模型能够较准确地预测滨海滩涂土壤含水量,为滨海湿地土壤管理、植物生长和环境保护提供必要的数据支持,并为基于高光谱影像的区域尺度土壤含水量预测提供方法借鉴.

关键词：高光谱、滨海滩涂、机器学习、土壤含水量、预测模型

所属期刊栏目：45

分类号：S152.7(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;河北省自然科学基金;河北省自然科学基金;唐山市科技计划重点研发项目;唐山市科技研发平台培养计划;中煤科工生态环境科技有限公司生产力转化基金项目

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：508-516