孟祥添，鲍依临，刘焕军,3※，张艾明，刘云超，王丹丹

（1. 赤峰学院资源环境与建筑工程学院，赤峰 024000；2. 东北农业大学公共管理与法学院，哈尔滨 150030；3. 中国科学院东北地理与农业生态研究所，长春 130012）

0 引 言

精准监测土壤类型的空间分布有助于更好的制定土地资源利用策略和指导农业生产。目前，遥感技术已被广泛应用于土壤分类的研究中，利用遥感技术可低成本、快速、全面的进行土壤分类，避免了传统土壤分类中必须根据诊断层和土壤的理化性质进行分类的过程。土壤光谱反射率是土壤理化性质和内在结构的综合反映，已有大量研究利用土壤反射光谱数据进行土壤分类[1-3]。

依据土壤反射光谱数据进行土壤分类的研究中，数据来源可大致分为室内测量的高光谱数据、机载高光谱数据、星载多光谱数据和星载高光谱数据。基于室内测量的高光谱数据易于获取，且已经实现了高精度的土壤分类。如Wang 等[4]提取土壤反射光谱的形状特征，实现在土类、土属级别上进行高精度的土壤分类；Zhang 等[5]提取了 148 个土壤样本的光谱特征参数，实现了土壤在土类级别的划分，总精度高达90.54%。然而，基于室内测量的高光谱数据的样点采集在空间是非连续的，无法实现区域性乃至更大尺度的土壤分类及制图，且不利于土壤类型的实时更新与监测。利用机载高光谱数据已实现了对植物、地物类型的高精度分类[6-8]，然而部分机载传感器存在光谱带个数有限、低信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）和覆盖范围有限的问题，导致使用机载高光谱数据在土壤分类研究中存在一定的劣势。……