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摘要
为了快速获取退耕还林地土壤有机碳含量数据，明确退耕还林工程的实施效果，以黄河中游大宁县退耕还林土壤为研究对象，获取土壤有机碳及光谱曲线数据；并选择原始光谱及其倒数的对数、倒数的对数一阶微分、一阶微分、去包络线5种光谱数据作为自变量，首先与土壤有机碳含量进行相关分析，选取特征波段，然后分别建立主成分回归、偏最小二乘回归和支持向量回归3种土壤有机碳高光谱估测模型。结果表明，土壤有机碳含量与光谱反射率呈负相关，即有机碳含量越高反射率越低，光谱曲线总体上呈现递增的趋势，在可见光范围内反射率增长速度较快，近红外范围内增长速度缓慢；不同光谱变换形式可以提高土壤有机碳含量与光谱反射率的相关性，其中倒数的对数一阶微分和去包络线光谱提升效果最好。分析不同光谱变换形式的建模精度发现，同一光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异，同时对比3种建模方法发现，支持向量回归方法精度较好，以倒数的对数一阶微分为自变量的支持向量回归模型精度最高，建模集和验证集的R2分别为0.780、0.707。高光谱技术可以准确、快速地进行土壤有机碳含量的估算。
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