基于分数阶微分优化光谱指数的土壤电导率高光谱估算 |
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作者姓名: | 亚森江·喀哈尔 杨胜天 尼格拉·塔什甫拉提 张飞 |
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作者单位: | 新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046,新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046,新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046,新疆大学资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046 |
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基金项目: | 国家自然科学联合基金项目(U160324141761077) |
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摘 要: | 土壤电导率与含盐量具有高度相关性,精准的土壤电导率监测有助于了解区域土壤的盐渍化程度,对区域盐渍化防治与调控,农业可持续发展以及生态文明建设具有重要意义。为寻求预测土壤电导率的最佳高光谱参数,实现土壤盐分信息的高效监测,本研究对土壤样品进行室内高光谱和电导率测定,利用两波段优化算法对简化光谱指数(nitrogen planar domain index, NPDI)进行波段优化,筛选不同高光谱数据(原始高光谱反射率及其对应的5种数学变换)运算下的最敏感高光谱参数,从而建立土壤电导率高光谱估算模型。结果表明:1)NPDIs与土壤电导率之间的相关性显著,在原数据及其平方根、倒数、对数倒数、1.6阶微分变换形式下,优化光谱指数对土壤电导率的敏感程度更强,相关系数绝对值均超过0.80,且基于1.6阶微分变换的(R_(2020nm)+R_(1893 nm))/R_(1893 nm)波段组合相关系数绝对值最高,达到0.888。2)基于1.6阶微分波段优化的预测模型效果最佳,预测精度为R■=0.84,RMSE_(Pre)=2.07mS/cm,RPD=2.94,AIC=158.11。因此,对高光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤电导率,进一步实现土壤盐渍化高精度动态监测。
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关 键 词: | 土壤电导率 优化光谱指数 分数阶微分 高光谱 盐渍土 |
收稿时间: | 2018-05-21 |
修稿时间: | 2019-08-08 |
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