为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数(MSASI)运算.将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型.结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420～444 nm和480～537 nm.基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳(R2=0.98、RMSE=0.04),其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型.偏最小二乘法模型(R2=0.70、RMSE=0.13)次之,而人工神经网络模型(R2=0.69、RMSE=0.15)精度最低.该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考.
全氮 高光谱分析 模型 快速评估 敏感波段