干旱区绿洲土壤光谱：谐波分析提升有机质估算精度

本文主要探讨了在干旱区绿洲土壤研究中,利用基于谐波分析算法的方法来提升土壤有机质(SOM)含量的定量估算精度。研究以新疆渭-库绿洲为例,该区域土壤是评价土壤肥力的关键因素。首先,作者对室内获取的SOM含量数据以及土壤反射光谱进行了Savitzky-Golay (S-G)平滑处理和一阶微分(FD)预处理，以减少噪声干扰和提高数据稳定性。 在进一步分析中，为了减小敏感波段选择对模型精准度的影响，引入了谐波分析(HA)算法。通过谐波分解，能够提取光谱数据中的关键特征信息，降低对特定波段的依赖，从而更全面地反映土壤属性。然后，通过主成分分析(PCA)将处理后的7个主成分用于三种不同的模型估计：反向传播(BP)神经网络、遗传算法(GA)-BP神经网络和多元线性回归(MLR)。 研究结果显示，经过HA预处理后的光谱数据与SOM含量之间的相关性相较于FD处理有显著提升，这表明HA能够更好地揭示光谱与土壤有机质之间的内在联系。在模型性能上，非线性模型BP神经网络的估算精度优于线性模型MLR，显示出对复杂关系的捕捉能力。而在非线性模型中，采用遗传算法优化的GA-BP模型表现最优，其决定系数达到0.92，预测集的均方根误差仅为3.92×10^-3，相对分析误差为1.93%，这验证了HA算法在深入挖掘光谱数据中的潜力以及GA-BP神经网络在提升估算精度方面的有效性。 这项研究对于干旱区绿洲土壤光谱特性分析具有重要意义，它不仅提供了有效的方法来定量估算土壤有机质含量，而且展示了如何通过结合不同技术（如HA、PCA和神经网络）来提高模型的准确性和实用性。这对于农业管理和土地资源评估等领域具有重要的实际应用价值，也为未来的研究提供了新的思路和技术手段。