生态学杂志 ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (9): 2296-2304.doi: 10.13292/j.1000-4890.202309.004
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陈睿华1,王怡婧1,张俊华2*,尚天浩1
CHEN Ruihua1, WANG Yijing1, ZHANG Junhua2*, SHANG Tianhao1
摘要: 土壤盐渍化是制约我国干旱半干旱地区农业生产、粮食安全和可持续性发展的重要因素之一。为探寻更优的高光谱数据反演土壤含盐量的方式,本研究以银川平原为研究区,以高光谱反射率和实测土壤含盐量为数据源,对原始反射率进行分数阶微分变换,利用二维光谱指数筛选敏感参量,建立土壤含盐量的多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)模型(样品n=133)。结果表明:微分变换可以有效增强高光谱信息对土壤含盐量的响应,整数阶以1阶微分效果最优,相关系数为0.486;分数阶以0.9阶效果最优,相关系数为0.461;通过分数阶微分与二维光谱指数筛选的特征波段组合与土壤含盐量的相关性较一维波段更高;SVM模型的精度优于MLR模型,两种模型皆以1.1阶精度最佳,其中SVM模型验证决定系数(Rp2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0.839、0.96和2.46;MLR模型Rp2、RMSE和RPD分别为0.730、1.32和1.79;通过反距离权重法的SVM插值图可以较好地预测银川平原的土壤含盐量状况。研究结果可为提高土壤含盐量的高光谱反演精度提供科学支撑,为盐碱地的准确诊断和改良利用提供基础。