《表4 反射率不同变换形式下敏感波段对含盐量和pH值的反演模型》

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《基于实测高光谱和Landsat 8 OLI影像的土壤盐化和碱化程度反演研究》

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为建立含盐量和pH值的反演模型，针对反射率每种变换，实测和影像均选择相关性最强的2个波段组合作为土壤含盐量和pH值的敏感波段（表4）。由表4可知，OLI影像含盐量反演模型中，T5模型拟合效果最佳，决定系数R2=0.347，其余四种变换下的波段反演模型R2总体偏小，效果均不理想；对于土壤pH值，均通过了0.01显著性检验，且效果远好于含盐量反演模型，说明遥感影像更适于当地土壤pH值的反演，其中以T5模型效果最好，由R2和RMSE可知，T1，T2、T3反演能力相近。实测光谱敏感波段反演模型效果普遍好于影像敏感波段反演模型，其中含盐量反演模型中，除T4外，其余均通过了显著性检验，以T1建立的模型效果最佳，其决定系数R2为0.695，T2和T3的R2和RMSE值相近，说明这两种反演模型能力相近；对于土壤pH值，模型R2整体均大于土壤含盐量模型，且均通过了显著性检验，基于T1建立的模型效果最好，其决定系数R2为0.775。以上结果表明在使用敏感波段对含盐量和pH值进行反演时，影像均采用T5数据反演含盐量和pH值的精度可达到较高水平，实测光谱均采用T1反演含盐量和pH值可达较高水平。