《基于模煳集分析的土壤质量指标高光谱反演080702（地理与地理信息科学END）》.doc

基于模糊集分析的土壤性状指标高光谱反演 李希灿1，3 李玉环2 王静3* 王芳4 赵杰4 (1.山东农业大学信息科学与工程学院，泰安 271018； 2.山东农业大学资源与环境学院，泰安 271018； 3.国土资源部 土地利用重点实验室，北京100035；4.山东省泰安市国土资源局 泰安 271018) 摘要： 对横山县采集的84个土样350nm～2500nm12项指标光谱反演分析。为了获得有效的光谱反演指标，首先利用单相关分析方法计算土壤性状指标与光谱反射率的相关系数，绘制相关系数曲线，根据极大相关性选择最佳波段作为光谱反演指标；剔除异常样本后，利用模糊识别理论建立土壤性状指标反演模型，通过优化得到模型的最佳参数。结果表明土壤性状12项指标光谱反演模型的平均检验误差均小于15%。 关键词：土壤性状指标；反射率；模糊识别；光谱反演 中图法分类号：P237.4 文献标示码：A 文章编号： The High Spectral Retrieved Deduction of Soil Quality Index Based on Fuzzy Sets Analysis LI Xi-can1,3 LI Yu-huan2 WANG Jing3* WANG Fang4 ZHAO Jie4 (1. College of Information Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Taian 271018, China; 2. College of Resource and Environment, Shandong Agricultural University, Taian 271018, China; 3. Key Laboratory of Land Use, Ministry of Land Resources, Beijing 100035, China； 4. Bureau of Land Resource of Taian City, Taian Shandong 271000) Abstract: By analyzing the spectral curves between 350nm～2500nmIn order to get spectral retrieved deduction factors, at first, calculating the correlation coefficients between soil quality index and spectral reflection rate by using single correlation analyzing methods, the correlation coefficients curves are gained. According to maximum correlation coefficients, select optimal spectrum reflection rate as spectrum retrieved deduction factors, after deleting special samples, the spectral retrieved deduction model of soil quality index is presented by using fuzzy recognition methods, the optimal parameters is determined by optimal methods. The research result shows that the mean relative errors of 12 index of soil quality are no more than 15%. Key words: soil quality index; reflection rate; fuzzy recognition; spectral retrieved deduction 0 引言 基于土壤光谱反射特性的土壤性状指标反演是当前研究的热点问题，主要集中在土壤有机质、土壤水分和土壤质地上[1]。尽管土壤性状指标光谱反演方法很多，但主要是基于对反射率进行直接分析或对反射率作各种变换后的间接分析，反演模型也主要局限在线性相关分析方面。由于土壤性状指标与光谱反射率之间的关系并不一定存在较好的相关性，就使这些方法具有一定的局限性[2-11]，至今未见通用的土壤性状指标反演理论模型。由于土壤性状指标与反射率数据是实验分析的结果，受到众多因素的影响，土壤性