土壤水力参数，如田间持水量（FC）和萎蔫点（PWP），在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的，随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力，而土壤传递函数（PTF）作为一种替代方法，已被用于使用易测量的土壤特性（如土壤粒级、有机碳和容重）来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展，因其快速、低成本和无损测量，许多研究者已经利用可见近红外（Vis-NIR）光谱预测了土壤特性，而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。

基于此，在本研究中，一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本，在实验室中测量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森林和偏最小二乘回归三个模型预测FC和PWP。其中，2/3的数据集用于校准（368个样品），1/3的数据集用于验证（190个样品）。本研究目标为通过不同统计技术检验实验室Vis-NIR光谱数据估算水力参数的有用性。

研究区域图

【结果】

卡纳塔克邦高原北部土壤光谱反射率分布（平均值和标准偏差）（N = 558）。

FC和PWP预测模型的性能（50 次迭代）

验证集FC和PWP预测值和观测值散点图（RF方法）（变性土-绿点，淋溶土-红点，弱育土-蓝点，新成土-黄点）。传统PTF方法预测验证集FC和PWP含水量的性能。

【结论】

验证结果表明，与PLSR模型相比，RF和SVM性能较好。与田间持水量（R2=0.66-0.69和RMSE=7.25-7.51%）相比，萎蔫点预测良好（R2=0.70-0.74，RMSE=5.44-5.74%）。在土纲中，Vis-NIR光谱（R2=0.34&0.42）对变性土FC和PWP的预测不佳，对淋溶土（0.44&0.52）和弱育土（0.55&0.65）的预测结果一般，而对新成土（0.83&0.76）预测结果较好。总体而言，结果与传统PTF方法相当。目前结果表明，可见近红外光谱有助于快速准确地估计该国半干旱地区的水力特性。

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