基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算_于雷

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1、第31卷第14期农业工程学报Vol.31No.142015年7月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringJul.2015103·农业水土工程·基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算于雷，洪永胜，耿雷，周勇，朱强，曹隽隽，聂艳（1.华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室，武汉430079；2.华中师范大学城市与环境科学学院，武汉430079）摘要：为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定，该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象，进行室内理化

2、分析、光谱测量与处理等一系列工作，在土壤原始光谱反射率（rawspectralreflectance，R）的基础上，提取了其倒数之对数（inverse-logreflectance，LR）、一阶微分（firstorderdifferentialreflectance，FDR）和连续统去除（continuumremoval,CR）3种光谱指标，分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性，对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围，并基于全波段（400～2400nm）和显著性波段运用偏最小二乘回归（

3、partialleastsquaresregression,PLSR）建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型，通过模型精度的比较确定最优模型。结果表明，进行CR变换后，光谱曲线的特征吸收带更加明显，相关系数在可见光波段范围内有所提高；基于全波段的PLSR建模效果要优于显著性2波段，其中以CR的预测精度最为突出，其模型的决定系数R和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58；显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距，但从模型的复杂程度来比较，具有模型简单、运算量小、变量更少的特点；最后，综合比较了全波段

4、和显著性波段4种光谱指标的反演精度，发现CR-PLSR模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR模型都要显著。该研究可为将CR-PLSR高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考。关键词：土壤；遥感；回归；土壤有机质；高光谱；显著性波段；偏最小二乘回归；江汉平原doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2015.14.015中图分类号：S127文献标志码：A文章编号：1002-6819(2015)-14-103-07于雷，洪永胜，耿雷，等.基于偏最小二乘回归的土壤有机质

5、含量高光谱估算[J].农业工程学报，2015，31(14)：103－109.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2015.14.015http://www.tcsae.orgYuLei,HongYongsheng,GengLei,etal.Hyperspectralestimationofsoilorganicmattercontentbasedonpartialleastsquaresregression[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgricultur

6、alEngineering(TransactionsoftheCSAE),2015,31(14):103－109.(inChinesewithEnglishabstract)doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2015.14.015http://www.tcsae.org[6]相应的预测模型。Kishnan等选取4种土壤为研究对象，0引言结果显示探测土壤有机质含量最佳波段是0.62和土壤有机质是土壤固态物质的重要组成部分，可以0.56μm，可见光区域要优于近红外区域，在近红外区域提供植物所需的养分，

7、其含量也是衡量土壤肥力高低的[7]没有因有机质引起的反射峰和吸收谷。Hummel等在室[1]重要指标。传统的土壤有机质测定常采用实验室理化分内分析了土壤有机质和光谱曲线之间的关系，采用光谱析来进行，时效差、费力、成本高且步骤繁琐，不能有[8]反射率倒数的对数建立多元逐步回归模型。Conforti等[2]效满足精准农业田间施肥管理实用性、实时性的需要。对采集来自不同地区的215个土样进行偏小二乘回归可见光/近红外光谱分析技术具有快速、无损、成本低等（partialleastsquaresregression，PLSR）建模，

8、其模型的优点，可以实现土壤参数实时在线监测，能有效满足精2[9]预测精度R达到0.84。朱登胜等研究了土壤的光谱特[3-5]准农业的发展需要，已成为当前的研究热点。因此，性，并采用PLSR方法建立了一阶微分光谱的光谱吸光度研究利用土壤光谱分析技术定量估算土壤有机质含量具与土壤有机质含量之间的定量分析模型