【摘 要】
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不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期
【机 构】
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青海师范大学生命与地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41550003);青海省科技厅2016年省级重点实验室发展专项资金资助
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不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行3502500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正（MSC）与小波变换（WT）平滑去噪后,首先将原始光谱（R）及其数学形式包括反射率倒数（1/R）、反射率对数（lgR）、反射率根号(R1/2)进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法（GA-PLS）筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R’及特征波段（CHR）作为偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426447 nm,14271459 nm,19481958nm,19701991 nm,20122039 nm,21652186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R’;4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm（20目）粒径光谱数据建模最佳。
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