【摘 要】
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土壤是土地资源的根本,其中的水分对陆地表面蒸散、碳循环和水的运移具有重要的控制作用,土壤水分不仅是农作物产量的限制因子,也是农业领域衡量土壤干旱水平的指标。分析和监测土壤水分状况,是开展农作物科学高效种植的前提,喀斯特地区耕地土壤具有土层薄、蓄水能力差的特点,研究该地区耕地土壤含水量对于提升当地农业生产质量具有重要意义。传统土壤水分监测方法效率低且成本较高,而高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、波段连
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土壤是土地资源的根本,其中的水分对陆地表面蒸散、碳循环和水的运移具有重要的控制作用,土壤水分不仅是农作物产量的限制因子,也是农业领域衡量土壤干旱水平的指标。分析和监测土壤水分状况,是开展农作物科学高效种植的前提,喀斯特地区耕地土壤具有土层薄、蓄水能力差的特点,研究该地区耕地土壤含水量对于提升当地农业生产质量具有重要意义。传统土壤水分监测方法效率低且成本较高,而高光谱遥感技术具有光谱分辨率高、波段连续性强、信息量丰富、无损零污染等特点,可为喀斯特地区土壤含水量反演研究提供新的方法和思路。本文提出分别利用地物光谱仪（ASD Field Spec4）和无人机高光谱成像系统（Gaia Sky-mini,GS）获取典型喀斯特地区贵阳市花溪区的耕地土壤光谱数据,并结合实测土壤含水量数据构建土壤含水量估测模型。主要工作内容与结论如下:（1）在土壤光谱特性分析中发现,当土壤含水量处于低含水量时,土壤光谱反射率会随着含水量的增长而降低。在对光谱变换处理后发现,倒数对数变换后整体相关性基本不变;在一阶微分变换后虽然凸显了波段的特征信息和提高部分波段相关性,但整体相关性却降低;多元散射校正和标准正态变量变换也未有提高相关性的作用。（2）基于室内光谱特征波段的土壤含水量反演建模中发现,光谱变换处理能够有效提高模型精度和预测能力,在PLSR、PCA-BPNN、PCA-RF和GA-LSSVM反演模型中,模型精度最高的是PCA-RF（RM~2=0.9016,RMSEM=0.0264,RV~2=0.8564,RMSEV=0.0225）,模型预测能力最高的是PCA-BPNN（RPDV=2.3352）,说明PCA-RF和PCA-BPNN模型能够很好应用于土壤含水量估测。（3）基于机载高光谱数据的土壤含水量反演建模中,进行全波段与特征波段在主成分变换下的土壤含水量模型对比,结果发现:机载高光谱数据的反演模型精度不够高,各光谱变换的全波段土壤含水量模型皆大于特征波段土壤含水量反演模型,PCA-RF在模型中预测能力都是最高的,在全波段中其RPDV大于1.4,这说明PCA-RF模型具有粗略预测能力,可用于机载高光谱快速监测研究区土壤含水量应用。
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