黃綿土鉀含量高光譜估算模型研究*

劉秀英 石兆勇 常慶瑞 劉晨洲 黃 明 古 星

（1 河南科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，河南洛陽 471023）

（2 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，陜西楊凌 712100）

土壤是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要載體，而鉀是土壤中含量最高的營養(yǎng)元素，也是植物生長必需的營養(yǎng)元素之一［1］，因此快速、準(zhǔn)確地獲取農(nóng)田土壤鉀含量，可以及時(shí)了解土壤肥力變化，進(jìn)而為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的變量施肥提供參考。傳統(tǒng)土壤鉀含量的測定采用實(shí)驗(yàn)室化學(xué)測定法，化學(xué)測定法相對準(zhǔn)確，但是過程繁瑣，需要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，并且往往具有滯后性。而光譜分析技術(shù)是將光譜測量技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法有機(jī)結(jié)合，建立校正模型，快速預(yù)測未知樣品組成或性質(zhì)的一種分析技術(shù)，現(xiàn)已成為一種無損、快速檢測土壤養(yǎng)分含量的新方法。由于野外測量的土壤光譜受多種復(fù)雜因素的影響，往往難以表征土壤的真實(shí)光譜信息，利用其直接預(yù)測土壤養(yǎng)分含量，往往存在精準(zhǔn)度較低的問題。而室內(nèi)控制條件下可獲得穩(wěn)定的土壤光譜信息，進(jìn)行土壤養(yǎng)分含量反演可得到可靠的結(jié)果。相對傳統(tǒng)化學(xué)方法，室內(nèi)光譜分析技術(shù)具有省時(shí)、省力、無污染的優(yōu)點(diǎn)，當(dāng)精度較高、穩(wěn)定性較好時(shí)可替代某些化學(xué)方法，并且可同時(shí)預(yù)測多種土壤養(yǎng)分含量。

已有研究表明，原生礦物對土壤光譜具有一定的影響［2］，而鉀元素主要以礦物態(tài)形式存在于土壤中［3］，因此利用光譜分析技術(shù)反演土壤鉀含量，理論上具有一定的可行性。近 年來，國內(nèi)外已有學(xué)者嘗試?yán)霉庾V分析技術(shù)對土壤鉀含量進(jìn)行定量分析。Confalonieri等［4］利用近紅外反射光譜法測定了不同土壤中的總有機(jī)碳、全氮、可交換鉀和有效磷含量，結(jié)果表明近紅外光譜法可以準(zhǔn)確地測定土壤中全氮和有機(jī)碳含量，而可交換鉀和速效磷的預(yù)測效果很不理想。Malley等［5］在對鉀的預(yù)測時(shí)發(fā)現(xiàn)，校正樣本的相關(guān)系數(shù)比較高，但是對于預(yù)測樣本的預(yù)測精度卻不是很高，使得模型的重復(fù)性比較差。Viscarra Rossel等［6］利用不同波長光譜結(jié)合偏最小二乘回歸法，同時(shí)估算多種土壤屬性，結(jié)果表明近紅外光譜對于交換性鉀可以獲得更高的精度，調(diào)整R2為0.47，預(yù)測均方根誤差（RMSE）為1.84，但是精度遠(yuǎn)低于有機(jī)碳、pH等土壤屬性。Debaene等［7］采用可見/近紅外光譜方法對土壤速效鉀、速效磷、Mg、SOC等多種屬性進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明土壤速效鉀和速效磷的預(yù)測效果不理想。徐永明等［8］的研究表明土壤鉀含量通過可見/近紅外光譜估算精度較低，相對誤差較大。胡芳等［9］對土壤光譜進(jìn)行倒數(shù)對數(shù)、一階微分及提取波段深度的基礎(chǔ)上，運(yùn)用偏最小二乘回歸(PLSR)方法建立了土壤鉀含量的預(yù)測模型，結(jié)果表明波段深度是估算土壤鉀含量最好的光譜指標(biāo)。胡國田等［10］利用直接正交信號校正（DOSC）方法進(jìn)行土壤光譜預(yù)處理，結(jié)合PLSR方法建立了美國密蘇里州8種類型土壤的鉀含量監(jiān)測模型，結(jié)果表明經(jīng)過直接正交信號校正的模型預(yù)測精度顯著提高，但是土壤鉀的總體精度不高，只能進(jìn)行粗略估算，模型需要改善。有的學(xué)者對土壤鉀含量進(jìn)行光譜預(yù)測時(shí)獲得了較高的精度［11-13］。上述研究表明光譜分析技術(shù)能夠成功地預(yù)測土壤全氮、有機(jī)碳、pH等屬性，而土壤鉀含量的測定雖然具有一定的可行性和準(zhǔn)確性，但是由于鉀在近紅外沒有特定的吸收波段，其含量的光譜預(yù)測可能歸因于鉀與光譜活躍成分（例如：有機(jī)質(zhì)、碳酸鹽、黏土礦物、水分等）局部存在相關(guān)關(guān)系，而且不同類型土壤中鉀的含量及組成差異較大，因而其預(yù)測效果隨土壤類型、顆粒大小、測量條件、土壤性質(zhì)等變化，很不穩(wěn)定，有必要進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

陜西渭北旱塬區(qū)位于陜北丘陵溝壑區(qū)的南部，關(guān)中平原的北部，黃土高原中部，海拔600～1 300 m，屬于地勢較平坦的部分。該區(qū)域是陜西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要基地，也是我國重要的農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)［14］，黃綿土是該區(qū)域的主要土壤類型之一［15］，快速、準(zhǔn)確地估測該區(qū)域黃綿土鉀含量十分重要。因此，本文以渭 北旱塬試驗(yàn)區(qū)黃綿土為研究對象，通過包絡(luò)線消除法提取土壤光譜波段深度，在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合多元線性回歸（M L R）和偏最小二乘回歸（PLSR）方法建立黃綿土全鉀（Total p otassium，TK）和速效鉀（Readily available potassium，AK）含量的估算模型，并用獨(dú)立樣本進(jìn)行驗(yàn)證，以期實(shí)現(xiàn)該區(qū)域黃綿土鉀含量的快速、無損估算，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量施肥提供參考。

1　材料與方法

1.1　研究區(qū)概況

土壤樣品均采自陜西省乾縣（108o07′E，34o38′N），該縣地處陜北黃土高原南緣與關(guān)中平原過渡地帶，屬于典型的渭北旱塬農(nóng)業(yè)區(qū)，是陜西省重要的糧食和水果生產(chǎn)基地。該地區(qū)土地利用方式比較單一，主要種植小麥和玉米，經(jīng)濟(jì)作物以蘋果為主。該區(qū)域?qū)儆谂瘻貛О敫珊荡箨懶约撅L(fēng)氣候，年平均氣溫和降水分別為12.7 ℃和525 mm，水資源極其缺乏，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水主要靠自然降雨，全年降雨分布不均，多集中在6—9月。黃綿土是該區(qū)域主要土壤類型之一，研究區(qū)位置及采樣點(diǎn)分布詳見圖1。

1.2　土壤樣品采集與分析

在小麥、玉米、棉花等作物種植前或收獲后采集3塊試驗(yàn)地的試驗(yàn)小區(qū)及大田耕層（0～20 cm）土壤作為分析樣品，采樣點(diǎn)之間的距離約為25～40 m，共采集120個(gè)土壤樣品。剔除土壤中的侵入體后進(jìn)行自然風(fēng)干。研磨后過1 mm孔篩，采用四分法取樣，一式兩份，一份用于土壤光譜反射率的測定，另一份用于土壤全鉀和速效鉀含量的測定。土壤全鉀及速效鉀含量均采用火焰光度計(jì)測定。具體檢測方法參見《土壤農(nóng)化分析》［16］。

1.3　土壤光譜的測定

土壤光譜采用美國Spectra Vista公司于2013年全新推出的高性能地物光譜儀（SVC H R-1024i便攜式光譜儀）測定。光源為功率50W鹵素?zé)?，入射角?15°，與土樣表面距離約 30 cm；探頭視場角為8°，垂直放置于目標(biāo)物正上方，距離約15 cm［17］。土樣置于直徑15 cm的容器中，裝滿后將土壤表面刮平。為降低土樣各向異性的影響，測量時(shí)同一方向轉(zhuǎn)動(dòng)盛樣皿3次，每次約90度，每個(gè)方向采集3條樣本線，一個(gè)樣本共采集12條，去除異常線后求算術(shù)平均，得到該土樣的光譜反射率。測量過程中及時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)白板校正。

圖1　研究區(qū)及采樣點(diǎn)分布圖Fig. 1 Research field and distribution of sampling sites

1.4　數(shù)據(jù)預(yù)處理及模型建立

為了消除不同探測元件造成的誤差，使用SVC HR-1024i地物光譜儀自帶的軟件進(jìn)行重疊數(shù)據(jù)剔除及不同探測器的匹配算法、文件合并；剔除兩端信噪比較低的區(qū)域，保留400～2 400 nm波段范圍的光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行研究；然后將高光譜數(shù)據(jù)以10 nm間隔重采樣（已有研究表明10 nm間隔不會(huì)損失重要信息），以降低數(shù)據(jù)維數(shù)。在Unscrambler 9.7軟件（Camo Inc., Oslo, Norway）中采用移動(dòng)均值平滑（Segment size為9），進(jìn)行光譜曲線低通濾波處理，去除包含在光譜數(shù)據(jù)中的噪聲。由于土壤中的營養(yǎng)元素對光譜具有吸收作用，因此本研究選擇常用的波段吸收特征參數(shù) 波段深度（Band depth, BD）進(jìn)行研究。已有研究表明，對光譜曲線作一階微分變換，可以對重疊混合光譜進(jìn)行分解，便于識(shí)別，并擴(kuò)大樣本之間的光譜特征差異，去除與波長無關(guān)的漂移，本研究對土壤光譜反射率（So il spectral reflectance, SSR）及波段深度進(jìn)行了一階微分處理（DSSR和DBD）。

120個(gè)樣本數(shù)據(jù)根據(jù)全鉀及速效鉀含量按照升序進(jìn)行排列，等間隔抽取2個(gè)組成建模集，余下的作為驗(yàn)證集，從而得到80個(gè)樣本的建模集，40個(gè)樣本的驗(yàn)證集。在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上（應(yīng)用Excel軟件進(jìn)行相關(guān)分析），選取相關(guān)系數(shù)最大的10個(gè)波段對應(yīng)的光譜變量作為自變量，采用多元線性回歸建立土壤鉀含量的估算模型；以全波段及極顯著相關(guān)波段（p＞0.01）對應(yīng)的光譜變量作為自變量，采用PLSR方法建立土壤鉀含量的估算模型；并采用獨(dú)立樣本進(jìn)行驗(yàn)證。

模型的校正精度通過校正模型的決定系數(shù)（Coeffi cients of determination，R2c）、均方根誤差（Root mean square error，RMSEc）、交叉驗(yàn)證模型的決定系數(shù)（Determination coefficients of cross-validation model，R2cv）來評價(jià)；預(yù)測精度根據(jù)預(yù)測模型決定系數(shù)（Determination coefficients of prediction model，R2pre） 、 均 方 根 誤 差（Root m ean square error of prediction, RMSEpre）及剩余預(yù)測誤差（Residu al predictive deviation，RPDpre）進(jìn)行評價(jià)。R2c、R2cv、R2pre越大，RMSEc、RMSEpre越小，表明模型的校正及預(yù)測精度越高。RPD值可以解釋模型的預(yù)測能力，其評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)沿用Chang和Laird［18］提出的閾值劃分方法，即RPD≥2.0，說明模型是穩(wěn)定和準(zhǔn)確的，具有較好的預(yù)測能力；1.4≤RPD＜2.0說明模型可進(jìn)行粗略預(yù)測，并可以改進(jìn)；RPD＜1.4說明模型的預(yù)測能力很差。本研究均應(yīng)用Unscrambler 9.7軟件建立MLR及PLSR模型。

2　結(jié) 果

2.1　土壤鉀含量的統(tǒng)計(jì)特征

土壤樣品的全鉀和速效鉀的全集、校正集和驗(yàn)證集的統(tǒng)計(jì)參數(shù)見表1。從表1可知，土壤全鉀的變異較小，校正集、驗(yàn)證集和全集的變異系數(shù)在13.44%～13.51%之間；而土壤速效鉀的變異則大于全鉀，在21.51%～21.78%之間。土壤全鉀和速效鉀的校正和驗(yàn)證集的標(biāo)準(zhǔn)差、均值和變異系數(shù)與全集均比較接近，說明驗(yàn)證和校正集具有代表性。

表1　土壤鉀含量的統(tǒng)計(jì)描述Table 1　Descriptive statistics of soil potassium content

2.2　土壤光譜波段深度特征

光譜波段吸收深度（BD）是應(yīng)用非常普遍的吸收特征參數(shù)之一，已經(jīng)被廣泛且成功地應(yīng)用于植被及土壤屬性的可見/近紅外光譜估算［9，19-20］。采用ENVI軟件進(jìn)行包絡(luò)線消除，然后計(jì)算波段的吸收深度，得到土壤光譜波段吸收深度曲線（見圖2）。由圖2可知，在420 、1 420、1 920、2 210、2 350 nm處有幾個(gè)明顯的波段深度峰值，不同樣本間這些位置的波段深度差異明顯。已有研究表明利用波段深度進(jìn)行土壤鉀含量估算時(shí)效果較好［9］，因此本文在包絡(luò)線去除的基礎(chǔ)上，提取波段深度，并進(jìn)行一階微分變換，結(jié)合多元線性回歸（MLR）及偏最小二乘回歸（PLSR）方法建立土壤鉀含量估算模型。

2.3　基于MLR的土壤鉀含量估算模型

圖2　土壤光譜波段吸收深度曲線Fig. 2 Absorption depth curve of soil spectral bands

應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)時(shí)，可以通過相關(guān)分析獲取土壤屬性的敏感波段，建立敏感波段與土壤屬性之間的線性關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)土壤屬性的快速檢測［21］。對土壤光譜反射率（SSR）、光譜反射率一階微分（DSSR）、波段深度（BD）及其波段深度一階微分（DBD）與土壤全鉀及速效鉀含量進(jìn)行相關(guān)分析。通過相關(guān)分析可知，4個(gè)光譜變量中一階微分光譜與土壤全鉀和速效鉀的相關(guān)系數(shù)最大，說明兩者之間的相關(guān)性最強(qiáng)；同一光譜變量與土壤全鉀的相關(guān)系數(shù)高于速效鉀，說明土壤全鉀含量與光譜變量之間的相關(guān)性高于速效鉀。采用多元線性回歸（MLR）方法建立土壤鉀含量估算模型時(shí)，自變量的選擇依據(jù)建立的模型相對比較簡單，并且模型的預(yù)測精度相對較高為原則。經(jīng)過多次試驗(yàn)，本文選擇相關(guān)性最高的前10個(gè)光譜變量作為自變量，建立土壤全鉀和速效鉀的多元線性回歸模型，結(jié)果見表2。從表2可知，與土壤全鉀和速效鉀含量相關(guān)性較高的前10個(gè)波段主要位于近紅外區(qū)；估算土壤全鉀含量的前10個(gè)微分波段分布范圍較廣，包括可見光和近紅外區(qū)。分析校正模型各項(xiàng)參數(shù)可知，以DSSR為自變量建立的多元線性土壤全鉀含量估算模型效果優(yōu)于其他模型，R2c最大，為0.773，RMSEc最小，為0.087；而DBD建立的模型效果最差。而土壤速效鉀同樣以DSSR為自變量建立的多元線性回歸模型擬合效果最好，R2c為0.646，RMSEc為22.77，分別為最大和最小；而擬合效果最差的為BD建立的模型，R2c僅為0.560。比較土壤全鉀和速效鉀建立的模型，土壤全鉀的多元線性回歸模型的校正R2c介于0.606～0.766之間，而速效鉀的多元線性回歸模型的校正R2c介于0.560～0.646之間，說明土壤全鉀模型校正效果整體優(yōu)于速效鉀模型。

表2　基于特征光譜的土壤鉀含量多元線性回歸模型Table 2　The multiple linear regression model for soil potassium content based on characteristic spectra

2.4　基于PLSR的土壤鉀 含量估算模型

偏最小二乘回歸（PLSR）集主成分分析和多元回歸分析于一體，能夠利用所有有效的數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，提取出反映數(shù)據(jù)變異的最大信息，具有良好的預(yù)測功能［22］，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于植被及土壤屬性的光譜估算［23-25］。為了充分利用所有有效波段光譜信息，本文采用偏最小二乘回歸方法建立全波段和極顯著性相關(guān)波段的土壤全鉀及速效鉀含量的估算模型，結(jié)果見圖3、圖4和表3 。由圖3可知，全波段不同的光譜變換采用PLSR建立土壤全鉀含量估算模型時(shí)存在一些回歸系數(shù)較大的相同或相近的波段，包括450、680、960、1 410、1 920、2 370 nm及其附近波段。由圖4可知，全波段不同的光譜變換采用PLSR建立土壤速效鉀含量估算模型時(shí)同樣存在一些回歸系數(shù)較大的相同或相近的波段，包括580、1 410、1 920、2 370 nm及其附近波段。這些波段與MLR建模時(shí)選擇的波段（見表2）部分重疊。這些相同的回歸系數(shù)較大的波段是進(jìn)行土壤全鉀和速效鉀含量估算時(shí)被考慮到的通用性較好的光譜吸收波段。分析表3可知，當(dāng)以全波段和極顯著相關(guān)波段作為輸入變量時(shí)，不同形式光譜建模選擇的主成分?jǐn)?shù)可能相同，也可能不同；但是建立的估算模型的R2c及RMSEc差異均較小，說明建模效果比較相近。例如：以波段深度BD作為輸入變量，全波段數(shù)目為200個(gè)，建模時(shí)選擇的主成分為7個(gè)；而以達(dá)到0.01極顯著相關(guān)波段為輸入變量時(shí)，波段數(shù)目為139個(gè)，建模選擇的主成分同樣為7個(gè)，兩者建立的模型的R2c僅相差0.003，而RMSEc僅相差0.001。進(jìn)一步證明采用PLSR建立校正模型時(shí)，在精度許可的條件下，可以預(yù)先進(jìn)行相關(guān)分析，選擇達(dá)到顯著或極顯著相關(guān)的變量作為輸入變量進(jìn)行建模，以便簡化建模過程，減小計(jì)算量。

圖3　全鉀含量PLSR建模獲得的整個(gè)波段范圍內(nèi)回歸系數(shù)的分布Fig. 3 Distribution of regression coefficients over the entire range of wavelengths obtained through partial least squares regression(PLSR) modeling for TK

2.5　土壤鉀含量估算模型的驗(yàn)證

采用獨(dú)立樣本對MLR及PLSR模型進(jìn)行驗(yàn)證，以便檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測效果，結(jié)果見表4。從表4可知，MLR模型相對比較簡單，計(jì)算量相對較小，但是模型的預(yù)測效果較PLSR模型差很多?；?類光譜變量建立的土壤全鉀含量MLR模型經(jīng)檢驗(yàn)可知，以DSSR為自變量建立的模型預(yù)測效果最好，R2pre為0.793，RPDpre為2.206，均為最大的，而RMSEpre最小，為0.081。與校正模型各項(xiàng)參數(shù)比較可知，3項(xiàng)參數(shù)相差均較小，說明模型比較穩(wěn)定。從而說明以DSSR為自變量建立的MLR模型能夠進(jìn)行土壤全鉀含量準(zhǔn)確估算。其次為SSR建立的多元線性回歸模型效果次之，能進(jìn)行土壤全鉀含量的粗略估算；其他光譜變量建立的模型驗(yàn)證效果較差，不能進(jìn)行土壤全鉀含量估算。而以4類光譜變量建立的土壤速效鉀含量MLR模型的預(yù)測效果不是很好，R2pre介于0.494～0.548之間，RPDpre介于1.405～1.488之間，僅能進(jìn)行速效鉀含量粗略估算。

圖4　速效鉀含量PLSR建模獲得的整個(gè)波段范圍內(nèi)回歸系數(shù)的分布Fig. 4 Distribution of regression coefficients over the entire range of wavelengths obtained through partial least squares regression(PLSR) modeling for AK

表3　基于光譜的土壤鉀含量PLSR估算模型Table 3　PLSR model for prediction of soil potassium contents based on soil spectra

表4　土壤鉀含量估算模型的驗(yàn)證結(jié)果Table 4　Validation of the models for prediction of soil potassium contents

3　討 論

包絡(luò)線消除法具有壓抑背景光譜，擴(kuò)大弱吸收特征信息的優(yōu)勢［20］。通過包絡(luò)線消除法得到土壤光譜波段吸收深度曲線圖，從圖2可知，在420、1 420、1 920、2 210、2 350 nm處有明顯的特征吸收峰。而PLSR方法建立土壤全鉀和速效鉀含量估算模型時(shí)全波段范圍內(nèi)存在一些通用性較強(qiáng)的光譜吸收波段，分別為450、680、960、1 410、1 920、2 370 nm及其附近波段和580、1 410、1 920、2 370 nm及其附近波段（見圖3、圖4）。這些波段與MLR建模時(shí)選擇的波段（見表2）部分重疊。查閱相關(guān)文獻(xiàn)可知，420 nm及其附近波段的吸收特征可能是由單個(gè)的或成對的鐵離子電子 躍遷到一種更高的能量狀態(tài)引起的［26］。 近紅外區(qū)的960 nm及其附近波段的吸收峰可能與第三泛音區(qū)的水分吸收波段有關(guān)，1 420和1 920 nm及其附近波段的吸收特征可能是由自由水的O-H鍵的彎曲和拉伸引起的，2 210 nm及其附近波段的吸收特征可能是由黏土礦物中的Al-OH 晶格結(jié)構(gòu)引起的［6，27］。2 350 nm及其附近的吸收特征可能歸因于有機(jī)質(zhì)組成的差異［28］。以上土壤光譜吸收特征表明黃綿土中存在光譜活躍成分（例如：有機(jī)質(zhì)、碳酸鹽、黏土礦物、水分等）。由于土壤鉀在可見/近紅外光譜沒有直接光譜響應(yīng)，所以本研究黃綿土鉀含量的光譜預(yù)測可能歸因于土壤中鉀與這些光譜活躍成分之間局部存在共同變化。通過相關(guān)分析可知，土壤全鉀和速效鉀與光譜變量之間的相關(guān)性不同，且與土壤全鉀的相關(guān)性普遍大于速效鉀，這與其他研究者的結(jié)論類似［29］。分析其原因可能是土壤全鉀的組成和含量與速效鉀不同，從而造成兩者與光譜反射率之間的相關(guān)性差異較大。依據(jù)相關(guān)分析及PLSR建模的回歸系數(shù)可知，580、1 410、1 920、2 240、2 370 nm是進(jìn)行土壤速效鉀含量估算時(shí)通用性較好的波段。這與葉英聰?shù)龋?9］和陳紅艷［30］的研究結(jié)論“速效鉀的敏感波段為602、1 058、1 638、2 214 nm或者1 323、1 730、2 258、2 375 nm”比較一致。以土壤全鉀和速效鉀含量的前10個(gè)高相關(guān)性波段光譜為自變量，采用多元線性回歸建立估算模型，僅DSSR為自變量建立的土壤全鉀含量模型估算效果較好，能進(jìn)行土壤全鉀含量準(zhǔn)確估算，其余模型估算效果相對較差。

PLSR是一種全波段建模的標(biāo)準(zhǔn)方法，被廣泛用于土壤和植被的參數(shù)反演。本文以PLSR方法建立的土壤鉀含量估算模型預(yù)測效果優(yōu)于多元線性回歸模型。當(dāng)以極顯著相關(guān)波段作為輸入變量時(shí)，建立的土壤鉀含量PLSR模型的精度較高，模型較穩(wěn)定，預(yù)測效果與全波段光譜建立的模型接近，因此在建立土壤或植被屬性的PLSR估算模型時(shí)，可先進(jìn)行相關(guān)分析，然后選擇相關(guān)性較高的波段光譜結(jié)合PLSR構(gòu)建估算模型，這與前期的研究結(jié)論一致［31］。以4類光譜為自變量，土壤全鉀含量為因變量建立的PLSR估算模型，精度均較高，均能對土壤全鉀含量進(jìn)行精確估算，這與胡芳等［9］的研究結(jié)論“全波段光譜結(jié)合PLSR能夠快速、有效估算土壤鉀含量”一致。尤其以BD為自變量建立的土壤全鉀含量PLSR模型預(yù)測精度高于SSR及其DSSR，說明BD在進(jìn)行土壤全鉀含量估算時(shí)有其獨(dú)特的優(yōu)勢。本研究通過比較分析可知，DBD結(jié)合PLSR方法建立的土壤全鉀含量估算模型預(yù)測精度更高，優(yōu)于BD建立的PLSR全鉀含量估算模型，這一結(jié)論有待進(jìn)一步驗(yàn)證。而利用相同指標(biāo)建立土壤速效鉀含量的PLSR估算模型，精度遠(yuǎn)低于全鉀含量。雖然以DSSR為自變量建立的PLSR模型，是進(jìn)行土壤速效鉀含量估算的最好模型，但是其驗(yàn)證RPD僅為1.619和1.572，僅能對土壤速效鉀含量進(jìn)行粗略估算，這與Viscarra Rossel等［6］和Debaene等［7］的研究結(jié)論類似。由于土壤鉀與光譜活躍成分之間的局部共同變化會(huì)隨土壤樣品的不同而不斷變化［32-33］，因而黃綿土中鉀含量的預(yù)測具體取決于哪些光譜活躍成分、全鉀與速效鉀的高光譜預(yù)測結(jié)果存在較大差異的原因均有待進(jìn)一步深入研究。偏最小二乘回歸方法雖然是一種較好的線性建模方法，但是土壤光譜與鉀含量之間可能存在非線性關(guān)系，因而還需進(jìn)一步采用非線性建模方法探討它們之間的關(guān)系。

4　結(jié) 論

黃綿土全鉀含量與速效鉀含量估算時(shí)通用性較好的波段存在一定的差異。除以土壤光譜反射率一階微分（DSSR）為自變量建立的多元線性回歸模型能進(jìn)行土壤全鉀含量準(zhǔn)確估算外，其余多元線性回歸模型均不能進(jìn)行土壤全鉀和速效鉀含量準(zhǔn)確估算。通過比較可知，土壤全鉀及速效鉀含量的PLSR估算模型的預(yù)測精度普遍高于MLR模型。4類光譜變量結(jié)合PLSR方法建立的模型均能進(jìn)行土壤全鉀含量準(zhǔn)確估算；其中，DBD結(jié)合PLSR方法建立的模型校正及驗(yàn)證精度均最高，是進(jìn)行土壤全鉀含量估算的最優(yōu)模型，而BD結(jié)合PLSR方法建立的模型，估算效果次之。然而4類光譜變量建立的MLR及PLSR模型的校正及驗(yàn)證精度均較低，僅部分模型能對土壤速效鉀含量進(jìn)行粗略估算；其中，DSSR結(jié)合PLSR方法建立的模型預(yù)測精度最高，是估算土壤速效鉀含量的最優(yōu)模型。

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