光谱预处理与土壤协变量结合提升土壤有机质含量预测精度

本文研究了基于土壤电导率(Electric Conductivity, EC)、pH值和铁(Fe)等土壤协变量与可见光-近红外光谱(VIS-NIR)的结合应用，以估算土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)含量。研究地点位于艾比湖保护区，采集了2017年8月的110个土壤样本，对这些样本进行了详细的测量，包括土壤反射光谱、SOM含量以及土壤相关变量。 研究过程主要包括对原始光谱数据的预处理，采用了Savitzky-Golay (SG)平滑算法来减少噪声，进行了多元散射校正(Multi-Scale Scatter Correction, MSC)以消除大气和表面影响，还实施了一阶微分(Finite Difference, FD)处理以增强光谱的特征信息。接着，通过主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)提取光谱数据的关键特征，选择了前5个主成分的特征值作为后续分析的基础。 策略I采用了原始光谱数据和两种预处理方法（SG-MSC和SG-MSC-FD）作为预测变量，策略II则是以土壤协变量EC、Fe和pH为主。策略III则综合了这两种策略，即同时考虑光谱信息和土壤协变量。研究者运用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)构建了SOM的预测模型。 实验结果显示，经过预处理后的光谱数据用于预测SOM含量的效果显著优于单纯依赖土壤协变量的方法，验证集中的决定系数(R²)达到了0.66到0.82。而当光谱数据与土壤协变量相结合时，预测精度进一步提升，最佳验证集中的R²值达到0.88。这表明预处理能有效增强光谱信息的表达能力，提高模型的预测准确性。 本研究揭示了可见光-近红外光谱和土壤协变量的联合应用对于准确估算土壤有机质含量的重要作用，并提供了有效的数据处理和模型构建策略，这对于土壤管理、环境保护和精准农业等领域具有实际价值。