铬(Cr)是我国东北黑土区土壤重金属污染评价中的主要目标元素之一,随着航空高光谱技术的引入,C r含量的高光谱反演具备了大范围应用的数据基础,其中影响调查质量的关键是高光谱模型的精度及应用范围.常用的建模方法是利用各类统计学手段进行光谱特征提取并建模,局限性表现为建模结果受样本选择的影响较大,模型泛化能力不强.研究以土壤Cr的赋存规律为切入点,设计了一种新的基于Cr影响因素及光谱特征的间接反演模型,改善了模型在不同地区的适用性.选择黑龙江省建三江和海伦两个研究区,高光谱数据来自CASI/SASI航空高光谱成像系统,波段范围380～2450 nm,建三江和海伦研究区地面采样数量分别为225个和121个,分析获得土壤Cr元素及SOM,N,P,K2 O,SiO2,Al2 O3,Fe2 O3,CaO,MgO,Na2 O和pH等理化参数,建模方法采用偏最小二乘法.Cr的赋存规律分析结果表明,Cr在两个研究区均表现为与Al2 O3,Fe2 O3,MgO,K2 O和pH呈极显著的正相关关系,与SiO2,Na2 O和SOM呈极显著的负相关关系,该特征为间接反演模型的建立提供了基础.两个地区Cr的光谱特征分析结果共同表明,光谱反射率经变量标准化(S N V)变换后与C r含量的相关性最明显,特征波段为1520,2195,2210和2225 nm.将光谱SNV变换后的特征波段作为纯光谱模型自变量,将SNV特征波段和上述与Cr密切相关的土壤组分作为间接反演模型的自变量,建模结果显示,相比于纯光谱模型,建三江研究区的间接反演模型将建模R2由0.643提升到了0.751,验证R2由0.571提升到了0.687,海伦研究区的间接反演模型将建模R2由0.537提升到了0.676,验证R2由0.471提升到了0.643,间接模型相应的均方根误差(RMSE)也得到了降低,可见间接反演模型明显提升了Cr的反演精度.两个研究区之间的模型迁移性实验结果表明,纯光谱模型的可迁移性较差,模型迁移后实测与预测值的回归R2接近于0,而间接模型在两个研究区间的迁移能力得到了显著提升,海伦的间接反演模型应用到建三江时,实测与预测值的回归R2达到0.5975,而建三江的间接模型应用到海伦时,回归R2为0.5773.研究结果可为土壤C r在不同地区的大范围反演制图提供一种新的途径.
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