基于可见光-近红外光谱的红壤有机质预测研究

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土壤作为重要自然资源,是维持动植物生存和发展的物质基础,也是人类社会经济发展的物质基础。而日益加剧的人地矛盾使土壤发生严重的退化。为了能合理利用土壤资源,促进区域资源与环境的可持续发展,需要快速、及时、准确的获取土壤信息。随着遥感技术的发展,高光谱遥感凭借其极高的光谱分辨率在获取有机质、矿物质等土壤组分定量信息的研究中表现出非凡的潜力。   土壤有机质是土壤重要的组成物质,对土壤形成以及土壤的物理、化学、生物学等性质影响很大。土壤中有机质含量和组分的动态变化受土地利用方式变更、耕作活动变化以及气候变化的影响,对其动态变化规律的掌握有助于人们提出土壤质量的调控措施和全球气候变化的应对措施.   红壤是我国南方重要的土壤类型,该土壤分布区域水热条件丰富,蕴藏了巨大的生产潜力,是我国衣业生产和经济发展潜力最大的地区之一.但红壤成土过程中强烈的脱硅富铝化、粘化作用、淋溶作用,导致红壤矿质养分含量低,铁锰氧化物含量较高的特点,使应用近红外谱技术快速获取土壤信息受到限制.   本研究以南方红壤为例,分析土壤有机质和水分的近红外光谱特性。结合47种预处理模式,分波段建立不同预处理光谱形式的有机质预测模型;进行室内水分模拟实验研究土壤含水量对土壤有机质预测精度的影响。为快速,准确、便捷的获取红壤有机质信息提供理论依据,以实现土壤信息快速更新.研究结果表明:   1、380~2400nm和1300~2400nm波段范围建模结果接近,两个波段范围的有机质预测结果经F检验无显著差异(p<0.05)。运用短波红外波段(1300~2400nm)建立模型的因子数少,模型更稳定,而且能有效避免氧化铁对有机质预测的干扰,提高模型的预测精度和稳定性。   2、原始光谱、平滑光谱、对数光谱、二阶微分光谱和标准正态变换光谱的PLSR建模结果不理想,平滑与一阶微分结合的形式,能有效减少模型的因子数,提高模型的稳定性和预测能力,是短波红外建立PLSR模型的最佳光谱预处理形式。由配对t检验可知PLSR预测模型与传统化学方法相比无显著性差异(p<0.05),可用于红壤有机质预测。   3、土壤含水量为0~350g·kg-1时,380~2400nm范围土壤光谱反射率随含水量增加而降低,当土壤含水量较高时,380~1300nm土壤的反射率随土壤水分的增加而增加,而1300~2400nm光谱反射率则随含水量增加而降低。土壤含水量不断增加,有机质与一阶微分光谱之间的相关性呈先增加后下降的趋势,土壤含水量为100~150g·kg-1相关性最大。380~1300nm土壤有机质与一阶微分光谱曲线的相关系数随水分变化较小,而1300~2400nm相关性随水分变化较大。   (4)随土壤含水量的增加,380~2400nm、380~1300nm、1300~2400nm建立的PLSR模型预测精度呈先增加后下降的趋势。1300~2400nm建立的预测模型,因子数较380~2400nm和380~1300nm模型少,且模型预测精度更高,更适宜预测红壤有机质含量。土壤含水量小于200g·kg-1时,利用1300~2400nm一阶微分光谱建立的有机质预测模型,RPD值大于2.0;经F检验可知,含水量小于200 g·kg-1时建立的模型与风干土建立预测模型存在显著性差异。含水量为100~150g·kg-1时,模型预测精度最高SEP为4~2g·kg-1,RPD最大为2.77。当土壤含水量大于200g·kg-1后,水分成为有机质预测的障碍因素,降低有机质的预测精度。
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