【摘 要】
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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350～2 500 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
【机 构】
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国家林业和草原局西北调查规划设计院
【基金项目】
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黄河流域湿地碳汇核算方法与固碳功能评估研究；
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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350～2 500 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R~2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。
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