杨邵文

(安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院，安徽 淮南 232001)

作为地理环境中的重要组成部分，土壤在人类生存和社会发展过程中具有十分重要的地位[1]。而有机质作为土壤中的重要组成部分，是衡量土壤肥力的重要理化指标，在土壤结构和性状的改善方面具有重要的作用[2]，因此，实现土壤有机质含量的测定显得尤为重要。传统的做法是通过实验室化学分析测定土壤有机质含量，该方法测定的结果较为准确，但是却存在费时、费力以及耗资较高的问题[3]。由于土壤光谱曲线可以很好地反映出包括土壤有机质含量在内的多种土壤属性[4]，且遥感影像具有获取简单、便捷、覆盖面积广、时间分辨率较好等特点，为土壤有机质含量的快速监测提供了一个新的途径[5]。该方法的基本原理是利用有机质的颜色、吸湿作用以及相关化学键对土壤反射光谱特征的影响，寻找可见光与近红外范围内光谱信息与土壤有机质间的响应关系，以实现基于遥感影像的土壤有机质含量空间估测。

近年来，以统计学中的回归方法为基础，在探讨涉及土壤有机质的遥感影像反演的过程中，国内外学者进行了大量研究。Guo等人基于高光谱影像通过偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression，PLSR)等方法实现了全区范围内的土壤有机碳含量估测[6]；Chen等人则是通过对有机碳含量进行对数变换，并利用线性模型实现可见光波段范围内基于航空相片的研究区有机碳含量估测[7]；刘焕军等人基于多光谱影像的可见光与近红外波段建立了土壤有机质含量估测模型[8]；……