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摘要
【目的】滩涂土壤含水量对滨海区域生态保护和植物生长都至关重要，及时了解土壤含水量对生态恢复、土壤资源管理和土壤可持续利用具有重要意义。针对土壤含水量获取复杂的问题，探求更加快速精准地获取滨海滩涂土壤含水量的方法。【方法】沿沧州滨海区域采集了共计14个表层（0～20 cm）滩涂土壤样品，在实验室利用烘干法测得滩涂土壤含水量。在分析野外实测滨海滩涂土壤原位高光谱反射率（R）和土壤含水量特性的基础上，采用反射率倒数（1/R）、反射率倒数对数（log(1/R)）、反射率一阶微分（R′）和反射率去包络线（CR）等变换形式。充分挖掘光谱信息，并探求与滨海滩涂土壤高相关性的可见近红外（VIS-NIR）光谱波段，构建基于多元逐步线性回归（MSR）和支持向量机回归（SVR）方法的滨海滩涂土壤含水量预测模型。结合适用于小样本的留一交叉验证（LOO-CV）法验证模型精度，并对比分析两种预测模型的性能以及模型的稳定性。【结果】研究发现：1）土壤光谱反射率与对应土壤含水量呈显著负相关，且二者在1 400～1 600 nm和1 900～2 400 nm内密切相关。2）除R外，同一种光谱变换形式下，采用SVR方法构建的滨海滩涂土壤含水量预测模型精度和稳定性明显高于MSR方法，对比得出基于R′的滨海滩涂土壤含水量SVR预测模型精度最高，Adjusted-R2、RPD和RMSE分别为0.81、2.08和2.56。【结论】在R′变换形式下利用SVR方法建立的模型能够较准确地预测滨海滩涂土壤含水量，为滨海湿地土壤管理、植物生长和环境保护提供必要的数据支持，并为基于高光谱影像的区域尺度土壤含水量预测提供方法借鉴。
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