田安红, 付承彪, 熊黑钢, 赵俊三

田安红1,2, 付承彪1**, 熊黑钢3,4, 赵俊三2

(1. 曲靖师范学院信息工程学院 曲靖 655011; 2. 昆明理工大学国土资源工程学院 昆明 650093; 3. 北京联合大学应用文理学院 北京 100083; 4. 新疆大学资源与环境科学学院 乌鲁木齐 830046)

传统对土壤元素的反演模型经常采用线性的偏最小二乘模型(PLSR), 例如, 夏芳等[14]以浙江省36个县市的农田土壤为研究对象, 分析有机质与8种重金属的相关性, 并采用PLSR预测8种重金属的含量, 仿真结果表明PLSR对重金属Ni和Cr的预测效果较好, 其相对预测性能(RPD)值为1.8~2.0, 而剩余6种重金属预测模型的RPD值均为1.0~1.4。王文俊等[15]以山西的褐土为研究对象, 利用PLSR对20种高光谱变换后的预处理方法进行建模估算总氮含量, 仿真结果表明一阶导数预处理后建模能得到更好的预测结果, 且最佳的预处理方法为平均光谱曲线与标准差曲线的乘积, 其次为平均光谱曲线与平均光谱曲线的一阶导数、与标准差曲线的乘积, PLSR模型能对总氮进行有效的预测。然而, 土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性, 传统线性PLSR对土壤元素的反演精度有限, 因此需要探索非线性的预测方法。

1 材料与方法

1.1 土壤样本采集

研究区位于新疆维吾尔自治区昌吉回族自治州境内, 87°44¢~88°46¢E, 43°29¢~45°45¢N, 距乌鲁木齐约70 km。该区域土壤盐渍化严重, 土壤表层的盐分含量为5.34~44.45 g×kg-1 [1], 夏季非常炎热, 降水稀少, 蒸发强烈, 年蒸发量高达2 000 mm。

图1 无人为干扰区(A)和人为干扰区(B)盐渍土采样点示意图

蓝色方框为水渠位置, 红色圆圈为农场位置, 黄色方框为无人为干扰区(A区), 绿色方框为人为干扰区(B区)。……