基于综合光谱指数的不同程度人类干扰下土壤有机质含量预测

摘要：

为寻求同一背景不同人类干扰程度下的土壤有机质含量的最佳预测模型,本研究以天山北麓的土壤为研究对象,运用Landsat8遥感影像以及实测光谱2种方式进行对比,结合不同的综合光谱指数,对无人干扰区、人为干扰区的影像反射率和实测光谱反射率进行光谱变换,分析反射率及其变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过0.01和0.05显著性水平检验的波段作为自变量,运用多元线性回归方程分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质含量高光谱预测模型,精度最高的为最优模型.结果表明:(1)Landsat8影像中B1～B5波段与有机质含量的相关系数通过了0.01与0.05显著性水平检验,作为自变量建立有机质含量预测模型.同时,为了能与影像反射率有个良好的对比,实测光谱反射率及其变换形式同样也选择5个相关系数最大的波段作为敏感波段用以建立模型.在影像与实测光谱中,土壤盐分指数结合植被指数与有机质含量相关性最好的分别是无人干扰区的SI3、DVI和SI3、RVI;人为干扰区的SI2、RVI和SI1、RVI.在结合光谱综合指数的模型中,无论是影像还是实测光谱,都是以反射率与植被指数、盐分指数相结合作为自变量建立的模型精度最好.对比2种预测方式,预测效果最好的是利用实测光谱与盐分指数、植被指数建立的无人干扰区一阶微分的多元线性回归模型以及人为干扰区的倒数之对数一阶微分的多元线性回归模型,R2分别为0.93和0.89.

关键词：干旱区、遥感、高光谱、土壤有机质、估算模型

所属期刊栏目：34

分类号：F301.24(农业经济理论)

资助基金：国家自然科学基金项目41671198

在线出版日期：2018-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1048-1056