【摘 要】
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土壤有机质是土壤的重要组成部分,是评定土壤肥力的重要指标。快速、高效地获取有机质信息,对定量施肥和发展精准农业具有重要的现实意义。目前,利用高光谱遥感技术估测土壤成分已成为一个热点。然而,由于土壤光谱影响因素的多样性和复杂性,土壤有机质含量的高光谱估算精度有待提高。因此,本文以济南市章丘区采集的76份褐土土壤样本为实验数据,在此基础上结合灰色系统理论和统计分析,建立了土壤有机质含量高光谱灰数灰度估
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土壤有机质是土壤的重要组成部分,是评定土壤肥力的重要指标。快速、高效地获取有机质信息,对定量施肥和发展精准农业具有重要的现实意义。目前,利用高光谱遥感技术估测土壤成分已成为一个热点。然而,由于土壤光谱影响因素的多样性和复杂性,土壤有机质含量的高光谱估算精度有待提高。因此,本文以济南市章丘区采集的76份褐土土壤样本为实验数据,在此基础上结合灰色系统理论和统计分析,建立了土壤有机质含量高光谱灰数灰度估测模型。研究的主要内容和结论如下:（1）揭示了章丘区褐土的土壤光谱特性。首先采用九点加权移动平均法平滑去除土壤光谱曲线中的噪声,然后根据有机质含量的增加顺序将样品分成四组,并取每组样本的平均值得到不同有机质含量的土壤光谱曲线并分析其光谱特性。结果表明,光谱曲线在350nm-1450nm波段呈现上升趋势,550nm-850nm波段的上升速度最快,其余波段的上升速度略慢;在1450nm-1800nm波段,光谱曲线先上升后下降,变化小,曲线稳定;在1900nm-2100nm范围内,光谱曲线呈明显上升趋势;在2200nm-2500nm范围内,光谱曲线呈明显下降趋势;室外光谱在波长1400nm、1900nm、2200nm三个水吸收谷处的噪声较大。随着土壤有机质含量的逐渐增加,土壤光谱反射率呈下降趋势。（2）提取了土壤有机质光谱特征因子。采用对数、倒数等九种变换方法对土壤反射率进行处理,计算光谱变换值与土壤有机质之间的相关系数,根据极大相关性原则选取特征因子。结果表明,对数倒数的一阶微分变换的效果较好。因此选取了530nm、562nm、1507nm、2035nm、2108nm波段处的对数倒数的一阶微分变换值作为土壤有机质光谱特征因子,其相关系数分别为0.68、0.70、0.68、0.77、0.68。（3）建立了两种土壤有机质含量高光谱灰数灰度估测模型。首先,对已知模式的估测因子或有机质含量进行由小到大的排序,再依次计算对应有机质含量或估测因子临近点的滑动方差。其次,把滑动方差看作灰数灰性的直接体现,将其转化为灰数的相对灰度值。第三步,根据灰度构建估测因子修正模型,然后建立有机质含量灰数灰度估测模型,并与常用建模方法（BP神经网络、随机森林、多元线性回归和支持向量机等）进行对比分析。结果表明,基于灰数灰度和三维灰度的两种模型可有效提高估测精度,其中12个检验样本的决定系数R~2分别为0.967和0.929,平均相对误差分别为7.298%和6.830%。而多元线性回归、BP神经网络、支持向量机以及随机森林的决定系数R~2分别为0.680、0.812、0.684、0.761,平均相对误差分别为13.307%、14.084%、10.400%、10.912%。研究表明,土壤有机质含量高光谱灰数灰度估测模型是可行有效的。
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