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Estimation of soil water and organic matter content in medium and low yield fields of Ningxia Yellow River Irrigation area based on hyperspectral information
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- Author:
- No author available
- Journal Title:
- Chinese Journal of Applied Ecology
- Issue:
- 11
- DOI:
- 10.13287/j.1001-9332.202311.013
- Key Word:
- 分数阶微分;光谱指数;偏最小二乘回归;支持向量机;反距离权重法;fractional order differentiation;spectral index;partial least squares regression;support vector machine;inverse distance weighting
Abstract： 准确获取土壤水分和有机质含量对中低产田土壤质量提升具有重要意义.为探讨分数阶微分(FOD)联合不同光谱指数对土壤水分和有机质含量的估算效果,本研究以宁夏引黄灌区中低产田土壤为对象,对野外实测高光谱反射率进行均方根变换后,采用0～2阶FOD处理(步长0.25),构建差值指数(DI)、比值指数(RI)、乘积指数(PI)、加和指数(SI)、广义指数(GDI)和氮平面域指数(NPDI),基于6种光谱指数与水分和有机质含量的相关系数来筛选最优光谱指数,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的水分和有机质含量估算模型.结果表明:经FOD变换后,水分和有机质含量与光谱信息间的相关性较原始光谱均得到有效提升,最大分别提升0.1785和0.1713.水分含量敏感波段主要在400～630和1350～1940 nm;有机质含量敏感波段主要在460～850、1530～1910和2060～2310 nm.SVM模型精度明显高于PLSR,基于1.75阶NPDI-SVM的水分含量估算模型精度最佳,其验证决定系数(Rp2)为0.970,均方根误差(RMSE)为1.615,相对分析误差(RPD)为4.211;基于0.5阶DI-SVM的有机质含量估算模型效果最佳,其Rp2、RMSE和RPD分别为0.983、0.701和5.307.本研究可为相似地区中低产田土壤水肥监测、质量提升和制图提供数据与技术支撑.
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