基于数字图像技术反演中国东北黑土有机质含量
文献类型: 中文期刊
第一作者: 王亚丹
作者: 王亚丹;张凤;胡文友;于东升;迟凤琴;张超;徐英德;杨顺华;俞元春;姜军;徐仁扣
作者机构: 南方现代林业协同创新中心/南京林业大学生态与环境学院;土壤与农业可持续发展重点实验室(中国科学院);黑龙江省黑土保护利用研究院;中国农业大学土地科学与技术学院;沈阳农业大学土地与环境学院
关键词: 黑土;有机质;数字图像;逐步多元回归;神经网络模型
期刊名称: 土壤
ISSN: 0253-9829
年卷期: 2024 年 56 卷 005 期
页码: 1051-1056
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 以东北黑土为研究对象,利用数码相机获取黑土的数字图像,遴选与土壤有机质(SOM)含量相关的红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量,并通过逐步多元回归(SMRM)和神经网络模型(NNM)建立基于数字图像的SOM含量预测模型。结果表明:黑土数字图像的各颜色分量原始值与SOM含量的相关系数绝对值(r)依次为:R>G>B,分别为0.67、0.65、0.50。原始值经对数和开平方数值变换后,r增加,而经倒数和平方变换后,r降低。据此,基于数字图像R、G、B颜色分量的原始值和各变换值建立了预测SOM含量的SMRM模型,训练集和验证集决定系数(R2)分别为0.43~0.50和0.46~0.50,均方根误差(RMSE)分别为1.28%~1.39%和1.31%~1.39%(P<0.001),其中基于对数和开平方变换值的模型拟合程度和预测精度更高。同时,利用NNM模型基于黑土R、G、B颜色分量的原始值反演SOM含量,发现多层感知器算法模型得到的黑土SOM实测值和预测值之间R2均为0.49,RMSE为1.31%和1.28%(P<0.001)。因此,SMRM和NNM均能通过黑土数字图像的R、G、B颜色分量反演SOM含量,其是快速获取中国东北黑土SOM含量的一套可操作的预测方法。
分类号: S153.621%TP391.41%TP183
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