為建立綜合高光譜土壤鹽漬化模型,以干旱區(qū)典型的土壤鹽漬化區(qū)域?qū)幭幕刈遄灾螀^(qū)平羅縣為研究區(qū),以植被和土壤的實測高光譜數(shù)據(jù)和土壤含鹽量測量結(jié)果為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對高光譜數(shù)據(jù)進行平滑（S-G方法）和數(shù)學(xué)變換（倒數(shù)、對數(shù)和一階微分等）,并將其與土壤鹽分數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析,篩選對土壤含鹽量響應(yīng)最敏感的光譜波段,計算并選取最優(yōu)高光譜植被指數(shù)和土壤鹽分指數(shù),采用多元線性回歸方法建立高光譜土壤鹽漬化模型.結(jié)果表明,以實測光譜反射率的對數(shù)一階變換結(jié)果與土壤鹽分指數(shù)和高光譜植被指數(shù)相結(jié)合作為自變量,土壤含鹽量為因變量,所構(gòu)建的多元線性回歸模型效果最佳.該模型的預(yù)測值和實測值的相關(guān)性較好, R²=0.827 9,通過99%的顯著性檢驗;均方根誤差為0.236 g/kg,相對分析誤差為2.029,表明樣本實測值與預(yù)測值之間的偏差較小,在一定程度上可以預(yù)測土壤含鹽量. 

【文章來源】：蘭州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,56(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

植被光譜和土壤含鹽量的相關(guān)系數(shù)

以未參加建模的13個樣本數(shù)據(jù)為驗證數(shù)據(jù),檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性與適用性.由圖3可見,土壤含鹽量的預(yù)測值和實測值均在趨勢線附近,相關(guān)性較好,通過99%的顯著性檢驗.RMSE為0.236 g/kg,RPD為2.029,表明樣本實測值與預(yù)測值之間的偏差較小,模型的預(yù)測能力較好,可以對土壤含鹽量進行預(yù)測.3 結(jié)論

根據(jù)前面分析結(jié)果,選取386、552和928 nm分別代入表1公式中的R1、R2和R3,計算土壤鹽分指數(shù)模型,將5種土壤鹽分指數(shù)分別與實測土壤含鹽量進行相關(guān)性分析.結(jié)果表明,實測土壤含鹽量與5種高光譜土壤鹽分指數(shù)均具有較好的相關(guān)性(表2).其中,SI3與實測土壤含鹽量的相關(guān)性最強.因此,選取鹽分指數(shù)SI3為最優(yōu)土壤鹽分指數(shù),以此為基礎(chǔ)進行光譜建模.圖2 植被光譜和土壤含鹽量的相關(guān)系數(shù)

【參考文獻】：
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本文編號：3365072