基于宽窄波段综合光谱指数的土壤有机质遥感反演

简介：
本研究提出了一种结合宽窄波段光谱信息的新型指数方法，以提高对土壤有机质含量的遥感估算精度。通过优化算法处理多源卫星数据，实现大范围、高精度的土壤有机质监测。 本段落对比了基于宽波段与窄波段建立的土壤有机质(SOM)含量预测模型及其空间分布差异性，并采用地面高光谱测量及土质分析验证利用卫星遥感数据监测土壤基本生态参数的可行性。研究对象为天山北麓地区的土壤，通过计算实测光谱反射率并运用宽波段和窄波段两种方式获取综合光谱指数，与无人干扰区、人为干扰区中的有机质进行相关性及主成分分析。选取了特征向量值较优的综合光谱指数作为自变量，并使用多元线性回归(MLR)模型以及偏最小二乘回归(PLSR)模型分别建立了在无人干扰区和人为干扰区中宽波段与窄波段下的SOM高光谱预测模型，进行了模型验证、对比及优选。最终基于最佳的预测模型对研究区域进行土壤有机质含量的空间分布反演及分析。 结果显示，在相关性分析和主成分分析的基础上选择了无人干扰区内窄波段的盐分指数2(SI2)、盐分指数3(SI3)，以及比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI)，宽波段下的盐分指数1(SI1)、SI2，RVI和NDVI作为自变量建立有机质含量模型。在人为干扰区选择了窄波段的SI1、SI3及RVI和NDVI以及宽波段下SI1、SI2与重归一化植被指数(RDVI)，同样建立了MLR和PLSR模型。