基于高光谱的土壤有机质快速检测模型构建

作者：李雪; 范仲卿; 高涵; 张新宇; 东野圣萍; 洪丕征; 王坤; 柳平增; 杜昌文; 李新举^*; 丁方军^*

来源：山东农业大学学报(自然科学版), 2021, 52(05): 833-839.

• 高光谱
• 土壤有机质
• 检测模型

土壤有机质作为土壤肥力的重要指标。为实现对农田土壤有机质含量的快速获取,以山东省青岛市平度地区农田116个土壤样本为试验材料,利用ASD Field4地物光谱仪获取土壤光谱反射率,分析农田土壤的光谱反射特征,研究光谱反射率与定量化学方法测定有机质含量的相关关系,构建土壤有机质快速检测模型。所得高光谱数据结合(Savitzky-golay,SG)平滑算法,原始光谱曲线的一阶微分、对数的倒数和对数的倒数一阶微分3种变换方式对光谱数据进行预处理,通过相关系数法选取土壤有机质含量的敏感波段,分别建立多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)和偏最小二乘回归(PLSR)模型,并对模型精度进行验证。结果表明,建立的MLR、BPNN和PLSR回归模型中,以BPNN模型精度最优,其建模样本集R2为0.7362,RMSE为4.6005,RPD为1.8550;验证集模型的R2为0.8086,RMSE为3.7772,RPD为2.2630。

• 单位
  农业部; 辽宁师范大学; 山东科技大学泰山科技学院; 山东农业大学; 中国科学院南京土壤研究所