南方农业学报

作者：严正飞, 杨明龙, 唐秀娟, 夏永华, 杨赈, 李万涛,

关键词：土壤有机碳(SOC), GF-5高光谱影像, 光谱指数, XGBoost模型, 滇中高原,

【目的】 基于GF-5高光谱影像构建针对滇中高原灌区土壤有机碳（SOC）含量反演模型，为后续开展滇中高原灌区SOC含量反演研究提供参考依据。【方法】 选取云南省楚雄州姚安县为研究区，以GF-5高光谱影像为基础数据源，筛选出与SOC含量相关性较高的预处理方法并构建光谱指数，基于连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）筛选特征波段组合，以筛选的特征波段、光谱指数、地形因子及Sentinel-1后向散射系数为辅助变量进行组合，结合实地采样的SOC含量数据，运用XGBoost模型进行SOC含量反演。【结果】 在21种数据预处理方法中以AM-Normalize的预处理效果最优，与实测SOC含量的相关系数为0.7544；其次是SG-FD、SD和FD的预处理效果，与实测SOC含量的相关系数分别为0.6791、0.6671和0.6202。SPA筛选的波段反演效果最优，其决定系数（R2）较CARS和全波段数据分别提升了0.0739和0.1524，均方根误差（RMSE）分别降低了0.9279和1.2793。引入地形因子的变量模型G2，其R2较变量模型G1（特征波段+光谱指数）提升了0.0398,RMSE降低了0.1685；进一步加入Sentinel-1后向散射系数，变量模型G3的R2较变量模型G2提升了0.0255,RMSE降低了0.1385。基于GF-5高光谱影像的SOC含量反演结果显示，滇中高原姚安灌区的SOC含量范围为9.8443～29.2514 g/kg，平均为19.4447 g/kg，与土壤样本SOC含量实测值的范围（10.47～30.11g/kg）及平均值（20.6307g/kg）较接近。【结论】 基于GF-5高光谱影像构建的XGBoost模型，经AM-Normalize预处理降低噪声干扰、SPA筛选特征波段及引入光谱指数、地形因子和Sentinel-1后向散射系数后，能有效提升SOC含量反演的精度和适用性，为滇中高原地区SOC含量预测提供技术支撑。

来源：2025年第1期

《南方农业学报》期刊编辑部

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