土壤水力參數，如田間持水量（FC）和永久萎蔫點（PWP），在灌溉管理、干旱風險評估和土地利用規劃等方面發揮著重要作用。這些水力特性是動態的，隨土壤類型、作物類型和生長季而變化。傳統方法估算大尺度水力特性費時費力，而土壤傳遞函數（PTF）作為一種替代方法，已被用于使用易測量的土壤特性（如土壤粒級、有機碳和容重）來估計土壤水力特性。這些預測參數在很大程度上受各種內在土壤特性如土壤質地、結構、有機質、容重和孔隙度的影響。隨著光譜技術的不斷發展，因其快速、低成本和無損測量，許多研究者已經利用可見近紅外（Vis-NIR）光譜預測了土壤特性，而使用光譜數據繪制印度土壤類型水力特性的研究非常有限。
基于此，在本研究中，一組研究團隊在印度卡納塔克邦高原北部地區收集了558個土壤樣本，在實驗室中測量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光譜儀測量土壤光譜反射率。通過支持向量機、隨機森林和偏最小二乘回歸三個模型預測FC和PWP。其中，2/3的數據集用于校準（368個樣品），1/3的數據集用于驗證（190個樣品）。本研究目標為通過不同統計技術檢驗實驗室Vis-NIR光譜數據估算水力參數的有用性。
研究區域圖
【結果】
卡納塔克邦高原北部土壤光譜反射率分布（平均值和標準偏差）（N = 558）。
FC和PWP預測模型的性能（50 次迭代）
驗證集FC和PWP預測值和觀測值散點圖（RF方法）（變性土-綠點，淋溶土-紅點，弱育土-藍點，新成土-黃點）。傳統PTF方法預測驗證集FC和PWP含水量的性能。
【結論】
驗證結果表明，與PLSR模型相比，RF和SVM性能較好。與田間持水量（R2=0.66-0.69和RMSE=7.25-7.51%）相比，永久萎蔫點預測良好（R2=0.70-0.74，RMSE=5.44-5.74%）。在土綱中，Vis-NIR光譜（R2=0.34&0.42）對變性土FC和PWP的預測不佳，對淋溶土（0.44&0.52）和弱育土（0.55&0.65）的預測結果一般，而對新成土（0.83&0.76）預測結果較好。總體而言，結果與傳統PTF方法相當。目前結果表明，可見近紅外光譜有助于快速準確地估計該國半干旱地區的水力特性。
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