基于EPO算法校正盐分影响的土壤含水率高光谱估算OA

【目的】土壤含水率是影响作物生长的关键因素之一,准确、快速地估算土壤含水率可以为精准灌溉提供参考。旨在减少土壤盐分对光谱中土壤含水率的干扰。【方法】首先通过田间采集土壤,室内制备不同盐分状况和含水率的土壤样本,使用便携式高光谱仪测定土壤反射率数据开展研究。其次将高光谱原始数据经Savitzky-Golay卷积平滑和外部参数正交化(EPO)变换预处理;随后采用连续投影算法(SPA)提取特征波长,并将全波段波长反射率两两组合建立光谱指数,并构建数据集。最后分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、自适应差分进化算法优化的极限学习机(SaDE-ELM)、灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)、随机森林(RF)模型反演土壤含水率。【结果】(1)土壤水分、盐分及其交互效应对350~1800 nm波段光谱反射率变化都有极显著影响(P<0.01)。(2)EPO校正有效剔除了土壤盐分对光谱反射率的影响,降低了盐分对光谱中土壤含水率信息的干扰。基于全波段光谱反射率信息,含盐样本土壤含水率PLSR反演模型校正集和验证集R^(2)分别提升6.60%和7.76%。(3)基于EPO校正后光谱指数,RF建模结果最优。RF反演模型校正集R^(2)C、RMSE_(C)、RRMSE_(C)分别为0.930%、2.121%和8.120%,验证集R^(2)_(V)、RMSE_(V)、RRMSE_(V)分别为0.920、1.757%和6.756%。【结论】验证了EPO变换在消除土壤盐分光谱干扰、提高含水率估算精度方面的有效性。在多种建模方法中,结合EPO校正与光谱指数构建的随机森林模型表现出最优的反演性能,为盐渍化地区土壤含水率的高光谱监测提供了可靠的技术参考。研究成果对于提升盐渍土壤水分遥感估算的准确性和稳定性具有重要理论与实践价值。