摘要：针对传统的化学分析无法快速获取土壤盐分信息的问题,该文提出了一种基于光谱技术的土壤电导率(EC)及pH值的特征提取及估测算法,获取呼伦贝尔典型草原区72个土壤样本的光谱反射率,分析光谱特征并采用稳健估计法、偏最小二乘及支持向量机模型实现对土壤EC以及pH值的快速、高精度预测。实验结果表明:支持向量机建模预测精度最高,EC拟合值与实测值的相关系数为0.78,均方根误差为0.035,2.03.0。

摘要：土壤质地是矿区植被恢复及土地复垦的关键,该文选择土壤粒径作为反映矿区土壤质地的重要指标之一,以伊敏露天煤矿区域为研究区,通过分析原地貌围栏、放牧和矿区不同复垦年限土地利用下土壤粒径分布与发射率光谱的关系,探究不同土壤粒径分布在热红外光谱的敏感波段,进而构建支持向量机模型,预测土壤粒径分布。结果表明:1)复垦土壤粗砂粒含量高,细砂粒含量低,且发射率低于原地貌土壤;2)土壤粗砂粒含量与土壤热红外发射率在8~13μm上呈显著负相关,粗粉粒含量和细砂粒含量分别在8.2~10.5μm波段和11~13μm波段与发射率呈显著正相关;3)采用径向核函数-支持向量机模型对土壤粒径分布进行预测,相比粗粉粒含量和细砂粒含量,粗砂粒预测精度最高(建模精度R2=0.91,RMSE=4.30%,RPD=3.28;验证精度R2=0.65,RMSE=7.71%,RPD=1.71)。研究结果为草原煤矿区利用热红外光谱技术预测土壤粒径分布提供了理论依据和技术支撑。