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作者：张恒;梁太波;江鸿;藏照阳;戴华鑫;翟振;张艳玲;冯长春;
单位：中国烟草总公司郑州烟草研究院;四川省烟草科学研究所;
摘要：为实现区域尺度上的植烟土壤有机质含量（质量分数）和pH值的准确、快速估测，以四川省烟区296份植烟土壤样品为研究对象，利用高光谱成像构建土壤有机质含量和pH值的偏最小二乘回归（PLSR）估测模型。结果表明：(1)原始光谱经多数单一预处理和组合预处理方法处理后，建立的估测模型精度有所提高。(2)不同预处理方法和特征波段筛选方法建立的PLSR模型精度差异明显；基于Savitzky-Golay平滑滤波（SG）和最大最小归一化（MMS）组合预处理方法，采用相关分析（CA）筛选极显著特征波段建立的土壤有机质含量估测模型精度最佳，模型验证集决定系数（R2）为0.758，相对分析误差（RPD）为2.03；基于一阶导数（D1）和多元散射校正（MSC）组合预处理方法，使用主成分分析（PCA）筛选特征波段建立的土壤pH值估测模型精度最佳，模型验证集R2、验证均方根误差（RMSEV）和RPD分别为0.724、0.59和1.90。因此，运用高光谱成像技术在区域尺度上对植烟土壤有机质含量和pH值进行较高精度估测是可行的，有机质含量估测可采用SG-MMS-CA(P<0.01)-PLSR模型，pH值估测可采用D1-MSC-PCA-PLSR模型。
关键词：植烟土壤;高光谱成像;pH值;有机质;组合预处理;偏最小二乘回归
基金资助：中国烟草总公司重点研发项目“植烟土壤健康评价体系构建及应用”（11202102037）; 四川省烟草公司科技项目“植烟土壤健康评价体系构建及应用”（SCYC202103）
