【摘 要】
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为探讨不同土壤水分含量对复垦土壤高光谱特征及土壤属性反演精度影响,以安徽省淮北市某煤矿复垦区为研究对象,采集土壤样本并测定土壤理化性质及风干前后的土壤光谱信息.分析复垦与非复垦土壤之间的差异,明确不同水分条件下的光谱吸收特征,采用配对样本t检验探究不同水分条件下光谱影响波段;利用辐射传输模型和直接标准化算法去除土壤水分影响,并结合吸光度变化比较2种算法剔除效果;以土壤全氮为例,采用不同的波段筛选方法皮尔森相关系数PCC、连续投影算法SPA及其组合算法PCC-SPA建立干土、湿土及校正后光谱的土壤属性预测模
【机 构】
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安徽理工大学 地球与环境学院,安徽 淮南 232001;安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院,安徽 淮南 232001;生态环境部环境发展中心,北京 100029
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为探讨不同土壤水分含量对复垦土壤高光谱特征及土壤属性反演精度影响,以安徽省淮北市某煤矿复垦区为研究对象,采集土壤样本并测定土壤理化性质及风干前后的土壤光谱信息.分析复垦与非复垦土壤之间的差异,明确不同水分条件下的光谱吸收特征,采用配对样本t检验探究不同水分条件下光谱影响波段;利用辐射传输模型和直接标准化算法去除土壤水分影响,并结合吸光度变化比较2种算法剔除效果;以土壤全氮为例,采用不同的波段筛选方法皮尔森相关系数PCC、连续投影算法SPA及其组合算法PCC-SPA建立干土、湿土及校正后光谱的土壤属性预测模型.研究结果表明:风干后复垦土壤光谱反射率明显高于非复垦土壤,两种土壤光谱在可见光波段的差异明显高于近红外波段;土壤水分影响较大的中心波段为1000、1450、1950和2200 nm,当含水率过高或过低时还会引起可见光波段的差异;与直接标准化算法相比,辐射传输模型能更加有效地去除土壤水分影响,得到的光谱曲线平均吸光度与干土近乎重合;受土壤水分影响,复垦土壤全氮的预测模型降低45.38％,采用辐射传输模型去除土壤水分后建立的预测模型精度显著提高,验证集R2提高超30％,且与干土R2相差小于10％;3种波段筛选方法均能有效地筛选出重要波长变量,其中PCC-SPA筛选出的波段不超过7个,极大优化了模型结构,减少建模时间.该研究结果可作为该区域湿土土壤属性估测的重要方法,为进一步提高煤矿复垦土壤原位属性监测提供新的思路.
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