陕西黄河湿地土壤碳氮含量高光谱估算反演

摘要：

为实现湿地土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)快速、准确的测定,以陕西黄河湿地自然保护区湿地土壤为研究对象,在室内采集并研究有机碳和全氮与高光谱350～2500 nm波段的定量反演关系,并结合随机森林(RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)、偏最小二乘(PLSR)和支持向量机(SVM)建立光谱与有机碳和全氮间的定量反演模型.结果表明:基于原始光谱建立的土壤有机碳反演模型精度更高,经一阶微分变换后的光谱反射率建立的全氮含量反演模型精度更高;采用SVM模型建立的土壤有机碳和土壤全氮模型预测效果最好,基于一阶光谱和原始光谱反射率建立预测模型的决定系数R2分别为0.72、0.64和0.84、0.81,预测均方根误差(RMSE)分别为2.91、3.61和0.01、0.01.采用高光谱技术对湿地土壤有机碳和全氮含量进行预测是可行的.

关键词：湿地、有机碳、全氮、高光谱、SVM

所属期刊栏目：18

分类号：S153.621(土壤学)

资助基金：黄河流域湿地碳汇核算方法与固碳功能评估研究

在线出版日期：2022-09-15（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：10-14