【摘 要】
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土壤有机质（Soil Organic Matter,SOM）是耕地土壤的重要组成部分,也是评价耕地肥力状况的重要指标,实时掌握土壤有机质的空间分布是管理耕地的关键。高精度的土壤有机质数字土壤制图有助于了解其含量的空间分布与变化。大量研究表明,采用近地可见光-近红外光谱数据和卫星光谱数据可以有效预测SOM含量。因此,本文以洪湖市西部为研究区,借助PLS模型和SVM模型,探究不同波段范围和不同光谱分辨
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土壤有机质（Soil Organic Matter,SOM）是耕地土壤的重要组成部分,也是评价耕地肥力状况的重要指标,实时掌握土壤有机质的空间分布是管理耕地的关键。高精度的土壤有机质数字土壤制图有助于了解其含量的空间分布与变化。大量研究表明,采用近地可见光-近红外光谱数据和卫星光谱数据可以有效预测SOM含量。因此,本文以洪湖市西部为研究区,借助PLS模型和SVM模型,探究不同波段范围和不同光谱分辨率下近地可见光-近红外光谱数据对预测SOM含量模型精度的影响,以及结合不同传感器的光谱响应函数模拟卫星光谱数据并以此进行SOM含量的预测,以期为今后采用室内实测可见光-近红外光谱数据获取高精度的土壤有机质数字土壤图提供理论依据,也为未来卫星传感器通道设置提供技术支持,为采用卫星影像数据预测土壤有机质含量做先导试验。本文主要结论如下:（1）结合预处理后的光谱曲线图以及SOM含量和光谱反射率之间的相关性分析结果表明,可见光波段范围内的光谱数据与SOM含量有更高的相关性,近红外长波波段范围内的光谱数据具有明显的光谱响应吸收特征。（2）地物光谱仪ASD测得原始光谱数据的最佳预处理方式是Savitzky-Golay卷积平滑（SG）和SG+多元散射校正（MSC）组合变换。（3）将原始光谱数据按照波段位置分为可见光波段（VIS）、近红外波段（NIRS）、近红外短波波段（NIRS1）、近红外长波波段（NIRS2）和可见光-近红外短波波段（VIS-NIRS1）五种类型,分别使用不同波段范围的光谱数据进行土壤有机质含量的反演预测。结果表明包含近红外长波波段光谱数据的模型对土壤有机质含量有较好的预测能力,包含可见光波段光谱数据的模型预测能力相对较高。因此通过筛减相关性较差且吸收特征不明显的光谱波段,可以减少波段个数,降低冗余性且提高计算效率。（4）使用等间距采样法对光谱分辨率为1nm的近地可见光-近红外原始光谱数据进行重采样,发现在适当降低光谱分辨率的情况下,可以有效减少光谱波段数,解决可见光-近红外光谱数据存在的数据冗余和运算效率较低的问题,且不影响模型的预测能力。结果表明,适当降低未进行预处理光谱数据的光谱分辨率,可以保证模型的预测能力,且有效减少波段数量,但当光谱分辨率较低时,会影响模型的预测能力;对光谱分辨率为1nm的光谱数据进行SG和SG+MSC的预处理,可以有效提高反演模型的精度,对重采样后的光谱数据进行预处理不一定会提高模型精度,甚至模型精度低于原始光谱数据的模型精度,这可能是由于等间距重采样导致光谱数据不连续的结果。（5）结合不同传感器的光谱响应函数可以将近地可见光-近红外光谱数据变换为卫星模拟光谱数据,并采用模拟光谱数据进行土壤有机质含量的预测,模型具有一定的预测能力。根据传感器的不同设置,模拟光谱数据的波段数也不同,高光谱传感器的波段数较多,波段较窄,而多光谱传感器的波段数偏少。结果表明,高光谱传感器的模拟光谱数据建立的SOM含量预测模型精度高于多光谱传感器,且传感器波段数较多的模型普遍有较高的预测能力,除传感器波段数量外,波段所处的位置也对模型的预测能力有一定的影响,包含较多近红外长波波段的卫星传感器建立的模型精度普遍较高。同时,由于不同卫星搭载不同的传感器,传感器的设置不同导致其空间分辨率也不同,也会对土壤有机质含量预测模型的精度产生一定的影响,模型精度越高,预测能力越好。
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