基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究

杨爱霞， 丁建丽*， 李艳红， 邓 凯

1. 新疆大学资源与环境科学学院， 新疆 乌鲁木齐 830046

2. 绿洲生态教育部重点实验室， 新疆 乌鲁木齐 830046

3. 新疆师范大学地理科学与旅游学院， 新疆 乌鲁木齐 830054

4. 自治区重点实验室“新疆干旱区湖泊环境与资源实验室”， 新疆 乌鲁木齐 830054

基于可见-近红外光谱变量选择的荒漠土壤全磷含量估测研究

杨爱霞1,2， 丁建丽1,2*， 李艳红3,4， 邓 凯1,2

1. 新疆大学资源与环境科学学院， 新疆 乌鲁木齐 830046

2. 绿洲生态教育部重点实验室， 新疆 乌鲁木齐 830046

3. 新疆师范大学地理科学与旅游学院， 新疆 乌鲁木齐 830054

4. 自治区重点实验室“新疆干旱区湖泊环境与资源实验室”， 新疆 乌鲁木齐 830054

以新疆艾比湖湿地保护区采集的300个荒漠土壤样品为研究对象， 利用ASD Field Spec○R3 HR光谱仪获取的土壤可见-近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤全磷数据为数据源， 将原始光谱数据经过卷积平滑、 标准正态变量变换以及一阶微分预处理后， 采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波长， 构建土壤全磷含量偏最小二乘回归预测模型； 并与全谱偏最小二乘、 蚁群-区间偏最小二乘、 遗传-偏最小二乘模型进行比较。 结果表明： 经蚁群-区间偏最小二乘法筛选后， 荒漠土壤全磷特征波段为500～700， 1 101～1 300， 1 501～1 700， 1 901～2 100 nm； 进一步采用遗传-区间偏最小二乘法进行变量选择， 得到共线性最小的13个有效波长， 分别为： 1 621， 546， 1 259， 573， 1 572， 1 527， 564， 1 186， 1 988， 1 541， 2 024， 1 118和1 191 nm。 建模方法比较显示， 采用蚁群-遗传结合区间偏最小二乘法选择的特征变量， 建立的模型精度最高， 其次是遗传算法、 蚁群算法和全光谱。……