以吐鲁番盆地葡萄园土壤中砷(As)为研究对象,分析15种光谱变换下的土壤光谱反射率数据与土壤As含量的相关性,构建土壤As含量预测的偏最小二乘回归(PLSR)模型和地理加权回归(GWR)模型.结果表明:葡萄园土壤原始光谱率(R)经一阶微分( FD)、平方根一阶微分(SRFD)、平方根二阶微分( SRSD)、倒数二阶微分(RTSD)、对数一阶微分(LTFD)、倒对数一阶微分( ATFD)变换对As光谱特征的增强作用最突出.模型预测结果表明,采用基于LTFD变换的GWR模型可有效提高葡萄园土壤As含量的预测精度.
砷 高光谱反演 地理加权回归模型 葡萄园土壤