Resumen

La salinidad del suelo es uno de los problemas ambientales más perjudiciales a nivel mundial, especialmente en regiones áridas y semiáridas. Los objetivos de este estudio fueron mejorar la precisión de la inversión del contenido de sal en el suelo (CSS) en suelos con heterogeneidad espectral mediante el uso de índices espectrales optimizados. Se tomaron muestras de suelo a una profundidad de 0-20 cm del Oasis de Keriya (98 muestras de suelo), Oasis de Ugan-Kuqa (49 muestras de suelo) y Cuenca del Lago Ebinur (57 muestras de suelo). Se determinaron el CSS y la reflectancia espectral (RE) de las 204 muestras de suelo. Para analizar de manera integral los datos hiperespectrales recolectados en campo, se utilizaron varias combinaciones de bandas para calcular un índice espectral de diferencia normalizada (NDSI) y un índice espectral de proporción (RSI). Luego, se examinaron las relaciones entre los índices y el CSS, y se demostraron las relaciones más sólidas. Se utilizó el método de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) para desarrollar un modelo predictivo de CSS, y se utilizó el método de importancia de variables en la proyección (VIP) durante el modelado. Los resultados revelaron que (i) los suelos salinizados en diferentes regiones tenían diferencias aparentes tanto en la reflectancia como en la morfología de la curva espectral, pero el método de índices espectrales optimizados superó efectivamente la heterogeneidad regional de las características hiperespectrales del suelo salinizado, y la correlación con el CSS fue siempre amable, con coeficientes de correlación de hasta 0.748 al nivel de significancia de 0.001; (ii) el método de filtrado VIP seleccionó efectivamente el modelo independiente óptimo, y la precisión del modelado fue mejor que el índice de optimización único (=0.83 y RMSE=2.31 g/kg) al utilizar la combinación de dos índices óptimos; (iii) aunque la precisión del modelado global fue significativamente menor que la precisión del modelado local debido a las bandas de sensibilidad a la sal inconsistente de los suelos salinizados en diferentes regiones, combinado con el análisis de validación cruzada, el modelo global tuvo la capacidad de predecir con precisión la salinización del suelo (=0.69 y RMSE=8.45 g/kg). Los métodos desarrollados en este estudio pueden aplicarse en otras áreas áridas y semiáridas. Además, el estudio también proporciona ejemplos para la teledetección hiperespectral aeroespacial de la salinización del suelo transregional.

• Materias:Espectrofotométricos Espectros Raman Nanodiamantes Características espectrales Oxicombustible
• Subjects:Spectrophotometric Raman spectra Nanodiamonds Spectral characteristics Oxyfuel
• Palabras claves:Salinidad del suelo; índices espectrales; SSC; Datos hiperespectrales; Método PLSR; Filtrado VIP
• Keywords:Soil salinity; Spectral indices; SSC; Hyperspectral data; PLSR method; VIP filtering