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基于高光谱的桂东北峰丛洼地土壤有机碳含量预测

唐梅蓉 杨奇勇 唐海涛

唐梅蓉,杨奇勇,唐海涛.基于高光谱的桂东北峰丛洼地土壤有机碳含量预测[J].中国岩溶,2021,40(5):876-883. doi: 10.11932/karst2021y36
引用本文: 唐梅蓉,杨奇勇,唐海涛.基于高光谱的桂东北峰丛洼地土壤有机碳含量预测[J].中国岩溶,2021,40(5):876-883. doi: 10.11932/karst2021y36
TANG Meirong,YANG Qiyong,TANG Haitao.Prediction of soil organic carbon content based on hyperspectral data in peak-cluster depressions, northeastern Guangxi[J].Carsologica Sinica,2021,40(05):876-883. doi: 10.11932/karst2021y36
Citation: TANG Meirong,YANG Qiyong,TANG Haitao.Prediction of soil organic carbon content based on hyperspectral data in peak-cluster depressions, northeastern Guangxi[J].Carsologica Sinica,2021,40(05):876-883. doi: 10.11932/karst2021y36

基于高光谱的桂东北峰丛洼地土壤有机碳含量预测

doi: 10.11932/karst2021y36
基金项目: 

国家重点研发计划项目 2016YFC0502404

广西重点研发计划 桂科AB20159022

详细信息
    作者简介:

    唐梅蓉(1996-),硕士研究生,研究方向:国土资源调查与管理。E-mail:809497241@qq.com

    通讯作者:

    杨奇勇(1976-),研究员,研究方向:水土资源评价、GIS和遥感应用。E-mail:yangqiyong0739@163.com

  • 中图分类号: S153.6

Prediction of soil organic carbon content based on hyperspectral data in peak-cluster depressions, northeastern Guangxi

Funds: 

 2016YFC0502404

 桂科AB20159022

  • 摘要: 以桂东北寨底峰丛洼地土壤为研究对象,利用二阶微分和去除包络线二阶微分方法对土壤光谱进行处理,筛选出3种光谱指数与土壤有机碳(SOC)相关系数最高的特征波段,通过比较偏最小二乘回归、多元线性回归与多元逐步回归等模型的精度,确定SOC最佳估测模型。结果表明:(1)研究区土壤样品有机碳质量分数最小值为 0.20%,最大值为6.06%,变异系数为63.28%,具有中等强度的空间异质性;(2)二阶微分光谱指数建立的多元线性回归模型精度优于原始光谱反射率及包络线二阶微分的模型;(3)二阶微分、包络线二阶微分光谱指数建立的偏最小二乘回归预测模型均比通过原始数据建立的模型精度高出0.3;(4)基于二阶微分所建立的多元逐步回归模型具有较高的预测精度(R2=0.75,均方根误差RMSE=4.83和较大的剩余估计偏差RPD=2.00)。

     

  • 图  1  研究区域位置及采样点分布

    Figure  1.  Location of the study area and distribution of sampling points

    表  1  光谱指数及公式

    Table  1.   Spectral indices and formula

    光谱指数公式
    差值指数(DI)DI=R1-R2
    比值指数(RI)RI=R1R2
    归一化指数(NDI)NDI=R1-R2R1+R2

    注:RiRj 属于 400~2 400 nm 中任意两波段,且 RiRj

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    表  2  土壤有机碳含量统计结果

    Table  2.   Statistical results of organic carbon content in soil samples

    样本类型样本数最小值/%最大值/%均值/%标准差/gkg-1变异系数/%
    总体样本890.206.061.6810.6363.28
    建模样本600.206.061.6911.0765.38
    验证样本290.324.401.659.6658.40
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    表  3  土壤有机碳含量与最佳光谱指数的关系

    Table  3.   Relationship between soil organic carbon content and optimal spectral index

    R变换形式DSIRSINDSI
    公式r公式r公式r
    原始光谱R561,R5620.38**R401,R4020.35**R1 805,R1 8060.40**
    二阶微分R551-R816-0.62**R877/R1 1810.66**(R1 357-R1 702)/(R1 357+R1 702)0.64**
    去包络线二阶微分R551-R816-0.62**R1 905/R2 3080.55**(R443-R960)/(R443+R960)-0.66**

    注:**,相关性在0.01水平上显著(双尾);r 为相关系数。

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    表  4  有机碳含量多元线性回归模型

    Table  4.   Multiple linear regression model of organic carbon content

    模型建模集验证集RPD
    R2RMSE/gkg-1R2RMSE/gkg-1
    原始光谱Y=804.07-20 038.13bDSI-828.37bRSI-59 052.13bNDSI0.378.540.409.151.06
    二阶微分Y=11.87+180 442.66bDSI+4.53bRSI-2.47bNDSI0.477.890.735.141.88
    包络线二阶微分Y=17.58+194 475.62bDSI+0.01bRSI+4.63bNDSI0.577.070.626.031.60
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    表  5  有机碳含量多元逐步回归模型

    Table  5.   Multiple stepwise regression model of organic carbon content

    模型建模集验证集RPD
    R2RMSE/gkg-1R2RMSE/gkg-1
    原始光谱Y=708.65-124 486.80bNDSI-10 950.55bDSI-723.73bRSI0.309.070.507.071.37
    二阶微分Y=11.75-2.34bNDSI+172 814.61bDSI+7.31bRSI0.657.920.754.832.00
    包络线二阶微分Y=13.695+30 423.15bDSI-1.16bNDSI0.4411.910.359.401.03
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    表  6  有机碳含量偏最小二乘回归模型

    Table  6.   Partial least squares regression model of organic carbon content

    R变换形式建模集验证集RPD
    R2RMSE/gkg-1R2RMSE/gkg-1
    原始0.398.670.339.471.02
    二阶微分0.418.510.626.041.60
    包络线二阶微分0.458.180.626.031.60
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  • 收稿日期:  2021-03-30
  • 刊出日期:  2021-10-25

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