李胜男，曹萌萌，李盛楠，董姝含，刘焕军

（东北农业大学资源与环境学院，黑龙江哈尔滨150030）

黑土典型区有机质高光谱预测模型

李胜男，曹萌萌，李盛楠，董姝含，刘焕军*

（东北农业大学资源与环境学院，黑龙江哈尔滨150030）

土壤有机质（SOM）是鉴别土壤肥力的重要指标，是土壤肥力的物质基础，其含量预测模型研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义。该文以黑龙江省黑土带典型区为例，采集区域土壤样本，基于有机质含量与土壤反射率的定量关系，对光谱反射率进行一阶微分和倒对数的处理，建立偏最小二乘法模型（PLSR）、一元线性回归模型和多元线性逐步回归模型。结果表明：（1）土壤有机质敏感波段位于650-750nm。（2）通过比较建模样本与检验样本的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）的大小，得到反射率和倒对数处理后的数据最优模型都为PLSR模型，一阶微分处理后的最优模型为多元线性逐步回归模型。（3）PLSR模型的建模效果优于回归模型，但其预测效果却并不理想。该研究将为改进土壤理化参数、遥感反演、土地质量评价等工作方法提供理论与技术支持。

黑土；有机质；遥感；高光谱；预测模型

引言

土壤有机质（soil organicmatter，SOM）是反映土壤肥力的重要物质，高光谱技术为土壤评价与理化性状的监测提供了强有力的工具，为定量化监测土壤有机质含量提供了可能。目前，高光谱技术不仅广泛应用在土壤有机质理化指标的定量反演中，而且也为土壤分类提供了重要依据。……