谢 文 赵小敏郭 熙 叶英聪 李伟峰 汪晓燕 张佳佳

（江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/林学院，南昌 330045）

基于组合模型的庐山森林土壤有效铁光谱间接反演研究*

谢 文 赵小敏†郭 熙 叶英聪 李伟峰 汪晓燕 张佳佳

（江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/林学院，南昌 330045）

铁是植物生长的重要微量营养元素之一，土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响，利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的，因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性，探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象，研究基于偏最小二乘回归（PLSR）和径向基函数（RBF）神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性，并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型，对土壤有效铁含量进行间接反演，探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明，组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型，并且熵值组合为最优组合模型，其中，土壤有机质的反演模型验证的决定系数（R2）为0.81，均方根误差（RMSEp）为11.54 g kg-1，测定值标准差与标准预测误差的比值（RPD）为2.18；有效铁的间接反演模型R2为0.70，RMSEp为21.60 mg kg-1，RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型，在光谱反演模型中，组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息，能有效减少单个预测模型中随机因素的影响，增强预测稳定性，提高模型的预测能力。……