| 1 | 土壤有机质含量高光谱估测模型构建及精度对比显示文摘土壤有机质含量对作物的生长发育有着显著影响。为实现对苹果果园土壤有机质含量快速、实时估测,本研究以山东省烟台市栖霞市苹果园为研究区,采集100个土壤样本,利用ASD FieldSpec3便携式地物光谱仪获取其高光谱反射率,利用定量化学方法测定土壤有机质含量。采用移动平均法对高光谱数据进行预处理,分析果园土壤的反射光谱特征,研究光谱反射率与其有机质含量的相关关系,筛选土壤有机质含量的敏感波长并构建光谱指数后,分别建立多元线性回归模型(MLR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型,并对模型精度进行验证比较。结果表明,筛选出的土壤有机质含量的敏感波长为678、709、1931、1939、1996和2201 nm。用筛选出的波长构建光谱参数,最终构建的光谱指数分别为NDSI(678,709)、NDSI(678,1931)、NDSI(678,2201)、NDSI(709,1939)和NDSI(1939,2201)。建立的MLR、SVM和RF回归模型中,以RF模型精度最优,其校正样本集R2为0.8804,RMSE为0.1423,RPD达到2.25;验证模型的R2为0.7466,RMSE为0.1266,RPD为1.79,建立的RF定量模型反演苹果果园土壤有机质含量效果较好。因此,可以利用RF方法快速预测苹果果园土壤有机质含量,了解土壤养分分布状况,指导农民合理施肥,从而提高果园生产管理效率。 | 刘恬琳 朱西存 白雪源 彭玉凤 李美炫 田中宇 姜远茂 杨贵军 | 2020 | 智慧农业(中英文)2020，2，3： | 7 |
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