基于分数阶微分技术的土壤水盐信息高光谱反演

摘要：

准确高效获取土壤水盐信息是盐碱地改良和可持续利用的前提.本研究以地面野外高光谱反射率和实测土壤水盐含量为数据源,利用分数阶微分(FOD)技术对原始光谱反射率进行步长为0.25的处理,从光谱数据与土壤水盐信息相关性层面筛选FOD阶数,构建二维光谱指数,采用支持向量机回归(SVR)和地理加权回归(GWR)建立土壤水盐含量反演模型并进行验证.结果表明:FOD技术可以在一定程度上减弱高光谱噪声并挖掘潜在光谱信息,提高高光谱反射率与土壤含水量(SMC)、pH值和含盐量的相关性,相关系数最高分别提升0.98、1.35和0.33.与一维光谱相比,FOD结合二维光谱指数筛选的特征波段组合对SMC、pH值和含盐量的响应更敏感,分别以1.5、1.0和0.75阶为最优,其中,SMC最大相关系数绝对值的最佳组合波段为 570、1000、1010、1020、1330 和 2140 nm;pH 值为 550、1000、1380 和 2180 nm;含盐量为 600、990、1600和1710nm.相较于原始光谱反射率,SMC、pH值和含盐量最优阶次估算模型验证决定系数(Rp2)最高分别提升1.87、0.94和0.56.所建模型中GWR精度整体优于SVR,其中GWR最优阶次估算模型Rp2R分别为0.866、0.904和0.647,相对分析误差为3.54、4.25和1.86.研究区土壤含水量和含盐量总体呈西部低、东部高的空间分布特征,西北部土壤碱化问题较为严重,东北部较轻.研究结果可为引黄灌区土壤水盐高光谱反演提供科学依据,为盐碱地精准农业实施和管理提供新的策略.

关键词：野外高光谱、分数阶微分、二维光谱指数、地理加权回归、支持向量机回归

所属期刊栏目：34

分类号：S127;O625.313;S512.1

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;清华大学-宁夏银川水联网数字治水联合研究院联合开放基金项目

在线出版日期：2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1384-1394