基于棉田原位高光谱数据的土壤pH值反演与制图研究
[目的]研究快速、准确大面积监测农田土壤pH值,为大面积土壤改良和实现农田精细化管理提供科学支持.[方法]以南疆阿拉尔市十二团棉田为研究区,采用网格采样法采集231个样点的原位高光谱数据,并同步采集其中116个样点的土壤样品;分析了原位高光谱反射率数据经不同预处理模式后的光谱数据与土壤pH值的相关性;采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林3种建模方法分别建立了土壤pH值的高光谱反演模型,根据模型评价指标优选出最优模型对未采集土壤样点的pH值进行反演制图.[结果]反射率经微分处理后可有效改善其与土壤pH值的相关性;反射率二阶微分的随机森林模型为所有模型中的最优模型,其验证集的R2为0.87,RMSE为0.04,RPD为2.53;最优模型反演的pH值数据插值所得数字图与实测pH值插值图的空间分布特征高度吻合,能客观反映土壤碱化的空间分布状况.[结论]随机森林模型为原位反演南疆棉田土壤pH值的最优模型,克里金插值能够客观可视化表达研究区土壤pH值的分布状况.
土壤pH值;原位高光谱;随机森林;数字制图;棉田;新疆阿拉尔市
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S153.4(土壤学)
国家重点研发计划项目"土壤综合观测与智能服务平台研发与应用";国家自然科学基金项目"盐分对南疆土壤有机质高光谱特征与定量反演的影响及方法";兵团南疆重点产业创新发展支撑计划项目"北斗导航南疆枣园精细施肥关键技术与装备研发"
2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
189-195
