基于高光谱特征的三峡库区紫色土有机质含量预测研究——以重庆市北碚区白鹤林为例-重庆师范大学学报（自然科学版）

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Title:: Prediction of Organic Matter Content in Purple Soil of Three Gorges Reservoir Area Based on Hyperspectral Characteristics: Taking Baihelin， Beibei District， Chongqing City as an Example

作者:: 高丹;刘春红;赵浣玎; 重庆师范大学地理与旅游学院；重庆师范大学三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室，重庆 401331；华东师范大学地理科学学院，上海 200241

摘要:: 【目的】为快速有效测定土壤有机质含量，提高三峡库区农作物产量，实现农业可持续发展。【方法】以三峡库区广泛分布的紫色土为研究对象，对它的有机质含量和原始光谱反射率（R）进行测定，基于R进行C(R)、log10(1/R)、R′、R″、［log10(1/R)］″等5种光谱反射率形式变换，构建紫色土有机质含量的MLSR、PLSR和BPNN高光谱反演模型。【结果】1）紫色土有机质含量范围为7.68~31.49 g·kg-1，变异系数为31.65%，属中等变异性质，总体上处于缺乏水平；2）有机质含量与R呈负相关，与log10(1/R)则呈正相关关系，且不同光谱变换形式下的最佳显著性波段主要集中在534~889 nm、1 450~1 976 nm和2 281~2 328 nm；除log10(1/R)外，R的另外4种变换形式与有机质含量的相关性较R有显著提高，最大相关系数达0.676。3）对比MLSR、PLSR、BPNN等3种反演模型，C(R)处理的PLSR模型是预测紫色土有机质含量的最佳模型，建模集和验证集的决定系数分别为0.671和0.532，RMSE分别为2.99和4.03 g·kg-1。【结论】PLSR-C(R)模型可以较好地预测三峡库区紫色土有机质含量，为三峡库区紫色土肥力管理和农业速测紫色土有机质含量提供了新的参考。