基于地类分层的土壤有机质光谱反演校正样本集的构建

来源：土壤学报杂志2016年第2期北京时间：

作者：刘艳芳,卢延年,郭 龙,肖丰涛,陈奕云

单位：刘艳芳，武汉大学资源与环境科学学院，地球空间信息技术协同创新中心；yfliu610@163.com,卢延年，武汉大学资源与环境科学学院；luyannian@126.com,郭 龙，武汉大学资源与环境科学学院；443896954@qq.com,肖丰涛，武汉大学资源与环境科学学院；1042875236@qq.com,陈奕云，武汉大学资源与环境科学学院，地球空间信息技术协同创新中心，武汉大学苏州研究院；chenyy@whu.edu.cn,

摘要：以江汉平原滨湖地区不同土地利用类型的土壤样本为例，比较了基于目标土壤理化性质的浓度梯度法、扩展的基于多种理化性质的综合法（P-KS）、基于光谱信息的KS法、最邻近样本去除法（Reduce Nearest Neighbor Samples，RNNS）法和基于浓度分层并结合光谱信息的C-KS、C-RNNS法，基于地类分层再结合上述方法，构建具有不同层次土壤信息代表性的校正集，采用偏最小二乘回归法，建立土壤有机质可见光/近红外光谱反演模型。结果表明，具有单一代表性的浓度梯度法、KS法、RNNS法难以建立适用模型；具有光谱与理化性质二元代表性的C-KS方法模型预测精度得到了明显的提升，相对分析误差（Ratio of Performance to Standard Deviation，RPD）为1.66；考虑土地利用类型后，浓度梯度法、RNNS法与C-KS法模型预测精度有明显的提升，RPD分别达到了1.84、1.51、1.75，模型具有良好的适用性。说明具有多层次土壤信息代表性的校正集构建方法对提高土壤有机质可见光/近红外光谱反演模型的适用性具有较好作用。

关键词：理化性质代表性;光谱代表性;地类分层;偏最小二乘回归

基金资助：公益性行业科研专项项目（201412023）、卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费项目（KLAMTA-201401）资助