【摘 要】
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【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳（SOC）精度的影响。【方法】以江西省为研究区，490个土壤样本为研究对象，对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波段，并采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、反向传播神经网络（BPNN）4种模型，对比不同土壤类型下SOC在全波段
【机 构】
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江西农业大学国土资源与环境学院/江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（42071068）；
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【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳（SOC）精度的影响。【方法】以江西省为研究区，490个土壤样本为研究对象，对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波段，并采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、反向传播神经网络（BPNN）4种模型，对比不同土壤类型下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。进而，还对比了全局校准和分层校准下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。【结果】（1）红壤筛选的特征波段为484、683—714和2 219—2 227 nm，水稻土筛选的特征波段为484、689—702和2 146—2 156 nm。红壤采用CARS-BPNN模型预测效果最佳（R~2=0.82），较全波段建模验证集R~2提升0.07。水稻土采用CARS-RF模型预测效果最佳（R~2=0.83），较全波段建模验证集R 2提升0.13。（2）在总体样本上，分层校准相比全局校准精度有所提升。采用CARS-BPNN进行分层校准预测效果最佳（R~2=0.82），较全局校准验证集R~2提升0.06。【结论】采用CARS-BPNN进行分层校准能够较好地预测江西省土壤有机碳含量，本研究可为其他类似地区预测土壤属性提供科学依据。
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