基于實驗室光譜的土壤營養(yǎng)元素反演研究.pdf

1、本論文利用天津地區(qū)的土壤室內(nèi)反射光譜研究了土壤中營養(yǎng)元素含量(N、P、K)與可見光/近紅外光譜之間的關(guān)系。論文從數(shù)據(jù)的獲取與預處理、土壤的光譜特征參數(shù)提取與特征分析到土壤光譜參數(shù)與營養(yǎng)元素含量間的回歸分析做了全面詳細的論述。本文的主要內(nèi)容和結(jié)論如下：對原始的土壤光譜曲線進行拋物線擬合校正，并利用海明窗作為濾波器對原始光譜曲線進行低通濾波。對預處理后的光譜曲線進行光譜曲線的倒數(shù)、去包絡(luò)和波段深度計算，據(jù)此選擇一些特征控制點，并獲取土壤光譜

2、吸收特征參數(shù)(H、W、A、S)表征土壤光譜曲線的形狀特征和吸收帶特征。運用逐步多元回歸方法和偏最小二乘回歸方法研究N、P、K元素含量與不同光譜指標(反射率Reflectance、一階導數(shù)FDR、倒數(shù)之對數(shù)log(1/R)、波段深度Depth、波深歸一化波段深度BND以及面積歸一化波段深度BNA)之間的關(guān)系，建立了經(jīng)驗模型，并且對回歸模型進行了驗證；比較了兩種回歸方法以及不同光譜參數(shù)對營養(yǎng)元素含量回歸分析的優(yōu)劣。 本文分析表明，土

3、壤反射率光譜與營養(yǎng)元素含量之間存在良好的相關(guān)性，尤其是N元素，其預測值與實測值值之間的相關(guān)系數(shù)R可達到0.89；偏最小二乘回歸模型的驗證精度比起多元逐步回歸分析總體來說略高一些，但偏最小二乘回歸模型的系數(shù)很多，這兩種回歸分析方法各有優(yōu)劣；兩種回歸方法確定的最優(yōu)回歸光譜參數(shù)不同，在多元逐步回歸分析中反演精度較高的是Reflectance和log(1/R)，而在偏最小二乘回歸分析中Depth和FDR的反演精度較高，且收斂速度很快；對原始光譜