《表3 基于OLI影像和实测高光谱的盐分指数与含盐量和pH值的反演模型》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《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》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

根据2.3节选取的波段计算盐分指数，以盐分指数为自变量，含盐量和pH值为因变量建立反演模型（表3）。从表3可知，对于OLI影像，盐分指数与含盐量和pH的相关系数普遍较低，其中S3与pH值的相关系数最大，为0.443。从反演结果来看，模型R2普遍偏小，基于S3的土壤含盐量和pH值的模型的R2最高（分别为0.183和0.298），通过了显著性检验。基于实测高光谱的含盐量和pH值的反演模型效果普遍好于影像反演结果，相关性均达显著水平，其中对于土壤含盐量，S1、S2的R2和RMSE相差不大，说明这两种模型的反演能力接近，基于S3的土壤盐分反演模型的R2最高（0.394）；对于土壤pH值，五种盐分指数模型均通过了显著性检验，其中基于NDSI回归模型的反演效果最好。以上结果表明在含盐量反演方面，S3在影像和实测光谱数据反演含盐量的精度可达较高水平。而在pH值监测方面，影像光谱在S3具有较高精度，实测光谱则用NDSI反演pH值可达较高水平。