通过单个及耦合螺旋行波纳米天线实现亚波长偏振光学

摘要： 土壤光谱分配或分类通常在风干土壤上进行。然而，野外土壤并非全部为风干状态，土壤水分变化会影响土壤反射率。我们引入一种考虑土壤水分效应的土壤分配模型，旨在消除土壤水分的影响。将中国东北松嫩平原四种典型土壤的表层土壤光谱曲线重采样为10纳米间隔，并转换为一阶导数光谱曲线和连续统去除曲线。从可见光-近红外（VNIR）范围（350-2500纳米）的连续统去除曲线中提取光谱特征参数，并使用430-2400纳米范围构建土壤分配模型以降低噪声影响。将不同土壤水分的样本与风干土壤混合，计算不同输入的变异系数（CV）以评估土壤水分的影响，并寻找不受土壤水分影响的分配指标。由于张等人（2018）的DT（决策树）模型在分配混合土壤样本时具有高精度，我们采用了他们的分配指标。我们还使用不受土壤水分影响的分配指标，通过决策树（DT）、多项式逻辑回归（MLR）和多层感知神经网络（MLPNN）分配混合土壤样本，并比较两种方法的结果。结果表明：1）由于SFP使用较短波段构建，其对土壤水分的敏感性低于PCR和PCFD，因此SFP更适合作为输入参数构建考虑土壤水分效应的土壤分配模型；2）土壤水分差异对吸收谷肩部、对称性和吸收位置影响较小，对吸收面积和深度影响中等，对不同波段斜率影响较大；3）土壤水分对不同土壤类别的连续统去除曲线影响各异，对砂土影响较小，对黑钙土和淋溶土影响中等，对灰壤影响较大；4）使用不受土壤水分影响的分配指标的DT模型准确率为91.892%，Kappa系数为0.888。结果表明，构建不受土壤水分影响的土壤光谱分配模型是可行的，这提高了土壤光谱分配的普适性，尤其适用于野外土壤，对土壤分类具有重要帮助。