土壤全氮(Total Nitrogen,TN)是植物生长的重要营养来源,是衡量土壤质量的重要指标之一,快速准确地获取农田土壤氮素信息尤为重要.选取潍北平原为研究区域,系统测试1 1 1个土壤样本并采集原状土壤高光谱,测定土壤全氮值并建立基于随机森林算法(Random Forest,RF)及皮尔逊相关系数(Pearson's Correlation Coefficient,PCC)特征提取的偏最小二乘法(Partial Least-Squares Regression,PLSR)与深度神经网络学习法(Deep Neural Networks,DNN)模型,实现了局地尺度上的土壤全氮值估算反演.结果 表明,不同氮素含量的土壤在光谱探测区间表现出一定的变化趋势,不同全氮含量土壤光谱反射率差异显著,土壤全氮含量升高光谱反射率随之降低.土壤全氮存在334 ～ 660nm、730～ 880 nm和900～1 000nm三个敏感信号谱间,全氮光谱估算与土壤中铁的氧化物、植物体残渣和有机质间接信号密切相关.基于随机森林算法建立的DNN模型估算效果最佳(R2=0.77,RPD=1.2),其次为PCC-DNN模型(R2=0.60,RPD=1.0),PCC-PLSR和RF-PLSR模型尚不具备估算能力.PLSR模型中输入PCC光谱特征精度和稳定性要优于RF算法,而RF算法耦合DNN估算模型运行时相对PCC算法输入变量R2和RPD分别提升0.17和0.2,达到最佳估算效果.
环境工程学 土壤 全氮 高光谱 随机森林算法 潍北平原