【摘 要】
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有机碳作为衡量土壤肥力的重要指标,其定量化快速监测成为精确农业研究的热点。以安徽淮北平原区宿州市采集的砂姜黑土为研究对象,进行室内理化分析、预处理与室外光谱测量等
【机 构】
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安徽师范大学生命科学学院; 皖江城市带退化生态系统的恢复与重建安徽省协同创新中心; 重要生物资源保护与利用研究安徽省省级重点实验室;
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(1508085QC68);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2015A127);安徽师范大学科研培育基金(2013rcpy40);皖江城市带退化生态系统的恢复与重建安徽省协同创新中心项目共同资助
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有机碳作为衡量土壤肥力的重要指标,其定量化快速监测成为精确农业研究的热点。以安徽淮北平原区宿州市采集的砂姜黑土为研究对象,进行室内理化分析、预处理与室外光谱测量等一系列工作,在土壤原始光谱反射率的基础上,采用去包络线和波段深度提取突出吸收特征,剖析土壤光谱响应特征。基于原始光谱和8种变换形式,分析不同变换光谱形式与有机碳含量的相关性,结合有机碳光谱响应特征分析和光谱特征参量挑选,确定诊断土壤有机碳含量的最佳敏感波段,利用逐步回归方法建立了土壤有机碳高光谱的预测模型。结果表明,550750nm波段范围是典型砂姜黑土有机碳的主要光谱响应区域。去包络线和波段深度处理突出了土壤有机碳光谱吸收特征,随着有机碳含量的降低,吸收值呈现下降趋势。在不同光谱转换形式中,归一化比值指数(R/RM(450-750))的转换形式与土壤有机碳相关性最强,最敏感波段分别出现在451 nm和644 nm处,相关系数分别达0.80和–0.90。相关性最好的波段范围主要集中在600700 nm波段附近。基于相关分析与逐步回归分析方法,确定了606、637和644 nm波段处的归一化比值指数为诊断土壤有机碳含量的最佳敏感波段,基于最佳敏感波段的归一化比值指数(R606/RM(450-750),R637/RM(450-750)和R644/RM(450-750))建立的高光谱预测土壤有机碳模型具有良好的预测效果,模型的决定系数(R2)为0.81,均方根误差(RMSE)为0.14,展现了较好的稳定性和预测精度。
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