专题一：土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 ppt课件

1、土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 波长 Wavelength (nm) 反射系数 Reflectance（%） 图1 不同类型土壤反射光谱曲线 Stoner & Beumgardner,1981 波长 Wavelength (nm) 反射系数 Reflectance（%） 棕漠土 水稻土 砖红壤 黑土 图2 4种土壤的室内反射光谱曲线徐彬彬，1987土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 土壤中一些理化特性只需在 高光谱下才干得到反映图3、光谱分辨率对水铝石光谱的影响Cloutis,2019)土壤

2、有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 0.6 0.2 0.4 400 600 800 1000 波长 Wavelength(nm) 反射系数 Reflectance 0.0 1 富里酸 Humic acid 2 胡敏酸 Fulvic acid 图4 胡敏酸和富里酸反射光谱曲线徐彬彬等，1991 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究5644.0/)/1log(/)/1log(5644.06236.06236.0drddrdK 式中，K为回归常数，r 为反射值，为波长 Krishnan 等，1980 。 土

3、壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究弓曲差图5 样品的散点图及回归曲线 徐彬彬，1980土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 土 壤土 壤 有 机 质 含 量 高 光 谱 预 测 模 型 研 究有 机 质 含 量 高 光 谱 预 测 模 型 研 究 土壤样品的采集、风干与制备 室内光谱测试过程的不确定性研究 不同粒径土样品重复测试 样品不同表面处理过程的光谱差异性 不同几何条件测试条件对土壤光谱质量的影响 较佳的土壤样品粒径 统一的表面处理方法 较佳的几何测试

4、条件 统一室内土壤光谱测试方法及流程 光谱数据质量及可重复性分析 SOM 含量高光谱预测模型研究 利用较佳粒径样品制作各个土类（或土属）SOM 梯度 土样室内光谱测试 基于人工 SOM 梯度的 SOM 含量高光谱参数模型 多元统计分析方法 野外实地土样 方差分析 土壤属性测试 基于野外实地土样的 SOM 含量高光谱参数模型 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究0.145mm表1 实验要素与程度设置土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤编号 土 种（相当于系统分类中的土系或所属类别） 母质名称 采样地点 01 麻沙泥（铁渗水耕人为土） 花岗

5、岩风化物 湖南长沙 02 麻沙菜园土（肥熟旱耕人为土） 花岗岩风化物 湖南长沙 03 花岗岩红壤（富铝湿润富铁土） 花岗岩风化物 湖南长沙 04 黄泥田（铁聚水耕人为土） 板岩风化物 湖南长沙 05 板岩红壤（粘化湿润富铁土） 板岩风化物 湖南长沙 06 黄菜园土（土垫旱耕人为土） 板岩风化物 湖南长沙 07 红黄泥（铁聚水耕人为土） 第四纪红色粘土 湖南长沙 08 红菜园土（土垫旱耕人为土） 第四纪红色粘土 湖南长沙 09 河潮泥（简育水耕人为土） 河流冲积物 湖南长沙 10 潮菜园土（肥熟旱耕人为土） 河流冲积物 湖南长沙 11 青紫泥（吴山系） 海湖沉积物 浙江湖洲 12 紫泥田（简育水

6、耕人为土） 紫色砂页岩风化物 湖南长沙 表2 被试土壤称号及相应发育母质 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究较适宜的土样粒径。土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究外表在同一平面上。土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究各梯度SOM含量（gkg-1） 土壤编号 Ti-1 Ti-2 Ti-3 Ti-4 Ti-5 Ti-6 Ti-7 Ti-8 Ti-9 01 6.91 11.0 15.7 19.0 23.0 27.0 31.0 35.0 40.0 02 7.

7、43 11.0 15.0 19.0 22.1 25.0 28.0 31.0 35.0 03 9.44 18.0 25.0 30.0 35.8 47.2 50.0 04 7.36 12.0 15.8 20.0 25.0 30.0 36.8 40.0 05 11.7 16.0 22.9 30.0 38.0 45.0 52.6 55.0 06 9.19 12.0 14.7 17.0 07 6.02 10.0 15.9 20.0 25.0 30.0 34.1 40.0 08 6.58 11.0 16.7 20.0 25.0 29.0 33.4 37.0 40.0 09 6.56 8.0 10.4 14

8、.0 18.0 22.0 26.1 30.0 35.0 10 6.43 9.0 12.5 16.0 19.0 22.3 26.0 30.0 11 6.58 12.0 18.0 23.0 28.0 33.0 36.0 40.0 12 5.49 9.0 13.0 16.5 19.5 23.0 27.4 31.0 35.0 表3 测试土样SOM含量 注：表中Ti-j为第i号土壤第j个梯度编号。 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef01-1R

9、ef01-2Ref01-3Ref01-4Ref01-5Ref01-6Ref01-7Ref01-8Ref01-9a 麻沙泥 外源腐殖酸 00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef02-1Ref02-2Ref02-3Ref02-4Ref02-5Ref02-6Ref02-7Ref02-8Ref02-9b 菜园土（花岗岩母质） 外源腐殖酸 b 麻沙菜园土 00.10.20.30.40.50.6400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectan

10、ceRef03-1Ref03-2Ref03-4Ref03-5Ref03-6Ref03-8Ref03-9c 山地花岗岩红壤 外源腐殖酸 c 花岗岩红壤 0.00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef04-1Ref04-2Ref04-3Ref04-4Ref04-5Ref04-6Ref04-7Ref04-8d 黄泥田 外源腐殖酸 图7 人工模拟SOM梯度反射系数曲线土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 0.00.10.20.30.40.50.60.740090014001900240

11、0波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef061Ref062Ref063Ref064Ref065f 菜园土（板岩母质） 外源腐殖酸 f 黄菜园土 0.00.10.20.30.40.50.6400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef05-1Ref05-2Ref05-3Ref05-4Ref05-5Ref05-6Ref05-7Ref05-8e 山地板岩红壤 外源腐殖酸 e 板岩红壤 0.00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm

12、)反射系数 ReflectanceRef07-1Ref07-2Ref07-3Ref07-4Ref07-5Ref07-6Ref07-7Ref07-8g 红黄泥 外源腐殖酸 0.00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef08-1Ref08-2Ref08-3Ref08-4Ref08-5Ref08-6Ref08-7Ref08-8Ref08-9h 菜园土（第四纪红色粘土母质） 外源腐殖酸 h 红菜园土 图7 人工模拟SOM梯度反射系数曲线续土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究0.00.1

13、0.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef09-1Ref09-2Ref09-3Ref09-4Ref09-5Ref09-6Ref09-7Ref09-8T01-9i 河潮泥 外源腐殖酸 0.00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef10-1Ref10-2Ref10-3Ref10-4Ref10-5Ref10-6Ref10-7Ref10-8j 河潮土 外源腐殖酸 j 潮菜园土 0.00.1

14、0.10.20.20.30.30.40.40.50.5400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef11-1Ref11-2Ref11-3Ref11-4Ref11-5Ref11-6Ref11-7Ref11-8k 青紫泥 外源腐殖酸 0.00.10.20.30.40.50.6400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 ReflectanceRef12-1Ref12-2Ref12-3Ref12-4Ref12-5Ref12-6Ref12-7Ref12-8Ref12-9l 紫泥田 外源腐殖酸 图6 人工

15、模拟SOM梯度反射系数曲线续土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究a麻沙泥b麻沙菜园土c山地花岗岩红壤土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究b麻沙菜园土c山地花岗岩红壤d黄菜园土土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究e黄泥田f山地板岩红壤g第四纪红土红壤土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究f山地板岩红壤g第四纪红土红壤h红黄泥土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究h红菜园土i潮菜园土土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究红黄泥 SOM=-778.960+23.595(953) -0.459(964) SOM=58.333-55

16、9.333(447)+334.545(870)+39.699(572)土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究SOM=15.108+463.517(776)+385.755(771) -319.453(643)+5.175(975) R2=1.000*土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究a 花岗岩风化物00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectance河潮泥(31)麻沙菜园土(28)花岗岩红壤(30)b 板岩风化物0.00.10.20.30.40.

17、50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectance黄泥田(36.8)板岩红壤(52.6)黄菜园土(14.7)c 第四纪红色粘土母质0.00.10.20.30.40.50.60.7400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectance红黄泥(34.1)红菜园土(33.4)d 河流冲积物0.00.10.20.30.40.50.6400900140019002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectance河潮泥(26.1)潮菜园土(22.3)图8 一样母质

18、发育的不同类型土壤反射系数的差别土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究a 花岗岩风化物-0.002-0.0010.0000.0010.0020.0034005006007008009001000110012001300 1400150016001700 180019002000 2100220023002400波长 Wavelength (nm)一阶微分 The first derivative麻沙泥(31)麻沙菜园土(28)花岗岩红壤(30)b 板岩风化物-0.002-0.0010.0000.0010.0020.0034005006007008009001000110012001300

19、1400150016001700 180019002000 2100220023002400波长 Wavelength (nm)一阶微分 The first derivative黄泥田(36.8)板岩红壤(52.6)黄菜园土(14.7)c 第四红色粘土母质-0.002-0.0010.0000.0010.0020.0030.0044005006007008009001000110012001300 1400150016001700 180019002000 2100220023002400波长 Wavelength (nm)一阶微分 The first derivative红黄泥(34.1)红菜

20、园土(33.4)d 河流冲积物-0.0010.0000.0010.0024005006007008009001000110012001300 1400150016001700 180019002000 2100220023002400波长 Wavelength (nm)一阶微分 The first derivative河潮泥(26.1)潮菜园土(22.3)图9 一样母质发育的不同类型土壤一阶微分光谱的差别土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究a 反射系数00.10.20.30.40.50.60.740050060070080090010001100

21、1200130014001500160017001800190020002100220023002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectance麻沙泥(31)黄泥田(36.8)红黄泥(34.1)河潮泥(26.1)青紫泥(33)紫泥田(27.4)图10 不同母质发育的水稻土反射系数及其一阶微分曲线b 一阶微分-0.0020-0.0015-0.0010-0.00050.00000.00050.00100.00150.00200.00250.00300.003540050060070080090010001100120013001400150016001700180019

22、0020002100220023002400波长 Wavelength (nm)一阶微分 The first derivative of Reflectance麻沙泥(31)黄泥田(36.8)红黄泥(34.1)河潮泥(26.1)青紫泥(33)紫泥田(27.4)土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究a 反射系数00.10.20.30.40.50.6400500600700800900100011001200130014001500160017001800190020002100220023002400波长 Wavelength (nm)反射系数 Reflectance花岗岩红壤（47.2)板

23、岩红壤(52.6)b 一阶微分-0.0020-0.0015-0.0010-0.00050.00000.00050.00100.00150.00200.00250.00300.0035400500600700800900100011001200130014001500160017001800190020002100220023002400波长 Wavelength (nm)一阶微分 The first derivative of Reflectance花岗岩红壤（47.2)板岩红壤(52.6)图11 不同母质发育的红壤反射系数及其一阶微分曲线土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含

24、量高光谱预测模型及其差异性研究表4 反射系数为自变量的多元线性逐渐回归结果注：回归运算时，选入和剔除自变量的概率参数 PE和PD分别设置为0.05和0.10； Rp2为选入依次选入前p个波段时对应模型的决议系数；表中除08号土样的第一个模型的决议系数只达0.05显著程度外，其它都达0.01显著程度。 土样号 入选波段及顺序 对应模型决定系数（Rp2） 样品数 01 606 0.993 7 02 1695,2115,2305,1875,2185 0.790,0.987,0.999,1.000,1.000 7 03 597 0.963 6 04 624,405 0.919,1.000 7 05 6

25、00,2445,2125,2385 0.969,1.000,1.000,1.000 7 06 576 1.000 3 07 606,402,405 0.942,0.993,0.999 7 08 612,414,1055,417,1175 0.584,0.927,0.998,1.000,1.000 7 09 741,2405,402 0.983,0.997,1.000 7 10 921 0.979 6 11 744,2375,2445,2395 0.983,0.998,1.000,1.000 6 12 624,492,468,435,726 0.794,0.976,1.000,1.000,1.0

26、00 7 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土 样 号 入 选 波 段 及 顺 序 对 应 模 型 决 定 系 数 （ Rp2） 样 品 数 01 615 0.993 7 02 1695,2115,2265,1715,1745 0.788,0.987,0.999,1.000,1.000 7 03 597,762 0.951,0.999 6 04 654,402 0.911,1.000 7 05 600,468 0.976,0.999 7 06 2045 1.000 3 07 606,402,405 0.935,0.995,0.999 7 08 612,414,1055,1065,564

27、 0.591,0.930,0.999,1.000,1.000 7 09 741,2445,402,2155,1605 0.982,0.996,1.000,1.000,1.000 7 10 921 977 6 11 777,2415 0.974,1.000 6 12 624,492,468,981,2405 0.788,0.973,1.000,1.000,1.000 7 注：回归运算时，选入和剔除自变量的概率参数 PE和PD分别设置为0.05和0.10； Rp2为选入依次选入前p个波段时对应模型的决议系数；表中除08号土样的第一个模型的决议系数只达0.05显著程度外，其它都达0.01显著程度。

28、土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究表6 一阶微分为自变量的多元线性逐渐回归结果 土样号 入选波段及顺序 对应模型决定系数（Rp2） 样品数 01 804,924,771,2115,1655 0.997,1.000,1.000,1.000,1.000 7 02 1435,405,990,1335,1025 0.988,0.999,1.000,1.000,1.000 7 03 429,1045,1195,2245 0.983,1.000,1.000,1.000 6 04 846,969,1885,1575,2395 1.000,1.000,1.000,1.000,1.000 7 05 82

29、8,2285,2205,1475,435 0.998,1.000,1.000,1.000,1.000 7 06 645 1.000 3 07 810,747,987,897,615 0.998,1.000,1.000,1.000,1.000 7 08 813,2095,1765,2435,2235 0.980,0.997,1.000,1.000,1.000 7 09 531,2075,2225,2165,675 0.996,1.000,1.000,1.000,1.000 7 10 573,2345,2145,696 0.991,1.000,1.000,1.000 6 11 492,888,50

30、1,1435 0.997,1.000,1.000,1.000 6 12 792,1285,798,858,1105 0.994,0.999,1.000 7 注：回归运算时，选入和剔除自变量的概率参数 PE和PD分别设置为0.05和0.10； Rp2为选入依次选入前p个波段时对应模型的决议系数；表中各土样的决议系数均达0.01显著程度。土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 土样编号 统计量 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 0 97.54 95.30 131.81 110.19 63.02 58.75 94.65 -62.95 47.15 195.20

31、 -15.06 54.65 1 -195.56 -621.78 -298.23 -406.96 -554.89 -114.60 -322.98 -717.18 -405.88 -374.66 -287.90 -1013.26 2 1397.05 941.36 373.38 4541.17 1581.07 223.11 1031.29 10171.43 3 -975.25 -3868.88 447.46 243.94 -716.57 -9007.55 SSE 3.013 0.372 32.534 0.023 0.487 0.000 0.846 1.082 0.143 3.872 0.044 0.

32、066 MSE 0.603 0.124 8.133 0.006 0.122 0.000 0.282 0.361 0.048 0.968 0.011 0.022 R2 0.993 0.999 0.963 1.000 1.000 1.000 0.999 0.998 1.000 0.979 1.000 1.000 表7 以反射系数为自变量的各土壤SOM含量预测模型统计量表8 以吸收系数为自变量的各土壤SOM含量预测模型统计量 土样编号 统计量 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 0 -53.73 -56.58 -33.49 92.01 114.78 -112.48

33、 93.32 275.54 13.06 -116.92 67.46 94.26 1 184.26 472.31 697.63 450.33 678.29 637.67 366.57 772.49 431.06 414.72 275.61 794.18 2 -1963.46 -697.41 -218.80 -453.69 -1386.94 -372.63 -254.20 -446.56 -3991.62 3 1619.89 1178.52 -586.45 -84.40 3270.46 SSE 3.154 0.297 1.154 0.296 1.294 0.000 0.513 0.698 0.13

34、1 4.212 0.210 0.111 MSE 0.631 0.099 0.385 0.074 0.323 0.000 0.171 0.233 0.044 1.053 0.070 0.037 R2 0.993 1.000 0.999 1.000 1.000 1.000 1.000 0.999 1.000 0.977 1.000 1.000 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究表9 以一阶微分为自变量的各土壤SOM含量预测模型统计量土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 2.22.02.41.81.61.410060801.21.00.80.6

35、0.42040 高岭石 Kaolinite 蛭 石 Vermiculite 绿泥石 Chlorite 伊利石 Illite 波长 Wavelength (nm) 反射系数 Reflectance (%) 波长 Wavelength (m) 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 波长 Wavelength (nm) 24002200200016001800801200100014008006004004030201006050708090赤铁矿 hematite 针铁矿 goethite 反射系数 Reflectance(%) 波

36、长 Wavelength (nm) 三水铝石 Gibbsite 赤铁矿 Hematite 针铁矿 Goethite a b 24002200200016001800801200100014008006004004030201006050708090赤铁矿 hematite 针铁矿 goethite 反射系数 Reflectance(%) 波长 Wavelength (nm) 三水铝石 Gibbsite 赤铁矿 Hematite 针铁矿 Goethite a b 赤铁矿 针铁矿 三水铝石 高岭石 蛭 石 伊利石 绿泥石 图12 某些粘土矿物反射系数曲线季耿善等，1987土壤有机质含量高光谱预测模

37、型及其差异性研究y = 1.1996xR2 = 0.779*n=180102030405001020304050实测值 Tested SOM（g.kg-1)预测值 Prediction SOM (g.kg-1)a 红黄泥 反射系数y = 0.608xR2 = 0.4394*n=180102030405001020304050实测值 Tested SOM（g.kg-1)预测值 Prediction SOM (g.kg-1)c 红黄泥 一阶微分y = 1.2041xR2 = 0.736*n=180102030405001020304050实测值 Tested SOM（g.kg-1)预测值 Pred

38、iction SOM (g.kg-1)b 红黄泥 吸收系数d 青紫泥 反射系数01020304050600102030405060实测值 Tested SOM (g.kg-1)预测值 Prediction SOM (g.kg-1)n=28 f 青紫泥 一阶微分y = 0.9919xR2 = 0.6657*n=2801020304050600102030405060实测值 Tested SOM (g.kg-1)预测值 Prediction SOM (g.kg-1)e 青紫泥 吸收系数01020304050600102030405060实测值 Tested SOM (g.kg-1)预测值 Pred

39、iction SOM (g.kg-1)n=28 图13 红黄泥和青紫泥模型检验结果土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土 壤 特 性 样 本 数 平 均 标 准 差 变 化 范 围 土 壤 有 机 质 （ gkg-1） 74 46.56 9.48 14.70-63.80 全 氮 （ gkg-1） 74 2.46 0.55 0.71-3.37 速 氮 （ mgkg-1） 74 188.17 38.34 61.10-250.00 pH 74 7.18 0.21 6.54-7.60 表10 供试土壤的部分性质土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究0.100.150.200.250.300.

40、350.400.450.504005006007008009001000 11001200 13001400 15001600 17001800 19002000 21002200 23002400波长/nmC03(14.7)G02(33.0)G28(48.9)A04(60.2)-0.0015-0.0010-0.00050.00000.00050.0010一阶微分反射系数 一阶微分 反射系数 反射系数 Reflectance 一阶微分 The first derivative of reflectance 反射系数 Reflectance 一阶微分 The first derivative o

41、f reflectance 波长 Wavelength (nm) 图14 不同SOM水稻土光谱反射系数及一阶微分曲线图例中代号为样本编号，括号中的数字为有机质含量，单位： gkg-1土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究-1.0-0.8-0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.81.0400900140019002400波长/nm相关系数反射系数一阶微分0.01显著水平波长 Wavelength (nm) 相关系数 Correlation coefficient 图15 SOM与反射系数及一阶微分的相关性n=74土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究表11 不同波段范围内数据

42、回归模型选入波段 土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究0.50.60.70.80.91.00246810选入模型波段个数The numbers of the bands selected into the models（p）Coefficient of determination决定系数（Rp2）反射系数400-800nm反射系数800-2450nm一阶微分400-800nm一阶微分800-2450nm一阶微分400-2450nm图16 选入波段个数与相应线性回归模型决议系数的关系土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究22952215140.7614665.733 ()4471.25

43、2()SOM 19251935177597820351335137550.741 186641.153 () 153368.456 () 265379.762 ()129472.998 () 166153.275 () 335312.896 () 171045.924 ()SOM R22=0.943*R22=0.976*12土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 一阶微分测量值/gkg-1 测量值 Tested SOM content (gkg-1) 预测值 Prediction SOM content (gkg-1) 反射系数 Reflectance 一阶微分 The first der

44、ivative of reflectance 图17 SOM丈量值与模型1、2预测值的相关关系(n*=45)土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究注：表中统计量0、1、2在模型3中分别依次对应于模型的常数项及2295和2215 nm波段反射系数的系数，0、1、2、3、4、5、6、7在模型4中分别依次对应于模型的常数项及1925、1935、1775、978、2035、1335和5 nm波段反射系数对数一阶微分的系数。表12 原样本和检验样本拟合模型（1）、（2）的结果 模 型5-3 模 型5-4 统 计 量 原 样 本 检 验 样 本 原 样 本 检 验 样 本 0 140.76 167.9

45、4 50.74 16.83 1 -4665.73 -3826.41 -186641.15 -186202.16 2 4471.25 3554.94 153368.46 215339.85 3 265379.76 116492.66 4 -129473.00 -18706.50 5 -166153.28 13901.75 6 335312.90 -19196.30 7 -171045.92 112912.94 SSE 149.71 392.21 61.95 865.91 MSE 5.76 9.34 2.95 23.40 MSPR 11 .82 38.10 R2 0.94 0.90 0.98 0.78 模型（1）模型（2）表12 原样本和检验样本拟合模型1、2的结果土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究0.51.01.52.02.53.03.54.04.5400900140019002400波长 Wavelength (nm)LOG(CV)反射系数一阶微分图18 反射系数与一阶微分在400-2450nm范围内的变异系数n=74土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究土壤有机质含量