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土壤的光譜特征及其有機質含量預測

土壤的光譜特征及其有機質含量預測

　　利用5 種不同類型土壤樣本的光譜特征曲線和有機質含量數(shù)據(jù)，分析680～2 500 nm 范圍內而成的光譜指數(shù)與土壤有機質含量的關系，構建適合于這5 種不同類型土壤有機質含量的定量模型。以期為土壤有機質含量的快速監(jiān)測提供技術依據(jù).

　　1 材料與方法

　　1.1 土樣采集與處理

　　5種不同的土壤，每種土壤取10個樣本。所有樣品為基于梅花法5 點采集的混合樣本，經(jīng)自然風干后，用木棒壓磨后粗略去除砂礫及植物殘體，然后過20 目篩子混合均勻，供光譜測試和化學分析用。

　　1.2 土壤有機質測定

　　采用重鉻酸鉀容量法-外加熱法分析有機質含量。不同采樣地點獲取的土壤樣品的有機質含量特征，不同地區(qū)有機質含量差異較大。從整體樣本來看，有機質的標準偏差為10.60，表明整體樣本覆蓋的土壤類型較廣泛、有機質變異較大，有利于分析建模。

　　1.3 光譜測量

　　運用近紅外光譜儀測量土壤樣品的反射光譜數(shù)據(jù)，其波長范圍為680～2 500 nm，采樣間隔為1 nm。光源為儀器配套的功率為5W 的鹵素燈。操作環(huán)境為實驗室進行，采樣方式為樣品杯頂窗旋轉漫反射采樣。把適量經(jīng)過篩處理的土壤樣品倒入樣品杯中，樣品杯蓋自然壓實，使其底面盡量平整，厚度在樣品杯的1/3-1/2之間(約2cm)。每次掃描為24張光譜的平均光譜，共掃描3次。共得150張樣品光譜。

　　1.4 土壤光譜的預處理

　　為消除背景噪音的影響，變非線性關系為線性關系，常對原始反射率作倒數(shù)、平方根、對數(shù)、倒數(shù)的對數(shù)、一階導數(shù)和二階導數(shù)的變換。比較而言，一階導數(shù)可以迅速確定光譜的拐點及最大、最小反射率的波長位置。光譜經(jīng)過低階導數(shù)處理以后，對噪聲影響的敏感性有所降低，因而在實際應用中較為有效。因此，本文在建立模型前采用Savitzky-Golay 平滑(SG 平滑)[19]及Norris 平滑濾波[20]兩種方式對一階導數(shù)光譜進行預處理。

　　1.5 數(shù)據(jù)分析方法

　　將150個混合樣本隨機分成兩組，一組用于建立回歸預測模型(建模樣本，共120 個)，另一組用于驗證模型的可靠性(檢驗樣本，共30 個)，為了估測和反演土壤有機質含量，分析譜圖與土壤有機質含量的關系，以篩選最佳的估測土壤有機質含量的光譜參數(shù)。本文首先采用PCA方法選擇建模較好的樣本，再使用PLS計算矯正模型。

　　土壤有機質估測模型的預測精度采用預測值和實際值的決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE 和相對分析誤差RPD(檢驗樣本標準差SD與預測均方根誤差RMSE的比值)來衡量。R2 越大，RMSE 越小說明模型的精度越高。另外，當RPD>2 時表明模型具有極好的預測能力，當1.4

　　2 結果與分析

　　2.1 不同類型土壤光譜變化特征

　　從680～2 500 nm 波段范圍的光譜反射率來看，土壤光譜曲線除在1 400、1 900 和2 200 nm 處存在明顯的水分吸收峰，整體光譜曲線表現(xiàn)平緩，土壤有機質在光譜曲線上無明顯譜峰。光譜的吸收不同土壤類型具有的不同顏色所致，如砂漿黑土顏色較深，吸收多而反射率較低。

　　2.2 土壤有機質模型的檢驗

　　為了對土壤有機質含量的預測能力，本文利用獨立于建模樣本外的樣品對上述模型進行了測試和檢驗。結果顯示，預測決定系數(shù)為0.84，均方根誤差RMSE 為3.64，RPD 為2.60。

　　3 討論

　　土壤反射光譜特性是土壤的基本特征之一，它與土壤的物理性質有著密切的關系。不同類型的土壤，由于理化性質不同，其光譜特征也不同。土壤有機質通過影響土壤理化特性和生物特性來影響土壤肥力，是衡量土壤肥力的重要指標之一。本文利用PLS計算方法建立預測模型，其預測精度是可以滿足土壤有機質監(jiān)測的需要，本實驗的樣品均經(jīng)過風干、研磨等處理，當用到田間預測時，土壤有機質參數(shù)及其估算模型還需進一步檢驗和完善。

　　4 結論

　　本文基于5 種不同類型土壤樣本，用PLS化學計量學方法建立土壤中有機質的預測模型，通過模型外樣本進行驗證，得出很好的預測結果。說明近紅外光譜技術檢測土壤中有機質含量是可行的。