土壤有机质光谱响应特性研究

土壤有机质光谱响应特性研究是光学遥感定量化的基础性研究.研究利用VF991地物光谱测量仪对八个不同环境条件下形成的土壤样本剖面上的各个土层进行光谱测量,得到各个土层的反射率光谱曲线,并测出各个土层的有机质含量.通过研究土壤的有机质含量与土壤反射光谱间的相关性分析,发现有机质含量与土壤光谱在紫外区的376.795nm波段、可见光区的616.506nm波段和近红外区的724.0975nm波段附近有较好的负相关性     

褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究

本文通过ASDFR便携式光谱仪对132个风干土壤样品的光谱反射率进行了实验室测定。根据土样光谱反射率变化,获得了褐潮土土壤剖面的不同诊断层反射光谱特征。结果表明,在400～1200nm范围之间,土壤有机质含量与土壤光谱反射率有较好的相关性。利用导数光谱方法建立了预测土壤有机质含量的方程,提出了预测北京地区褐潮土有机质光谱的最佳波段。在波长447nm处采用反射率和A值(反射率倒数的对数)所建立的预测方程的预测精度较高。采用反射率的一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处。而A值一阶微分光谱在615nm处相关性最好。作为一项参考指标用光谱分析法评价土壤中有机质含量,以期对精准农业中土壤养分或肥力的预测具有一定的指导作用。     

基于高光谱的土壤游离铁随机森林模型估算研究

土壤游离铁反映了土壤成土过程的特点,常用作土壤风化发育程度的指标。本研究以陕西省西安市周边的21个干润淋溶土剖面的97个土壤样品为例,在测定土壤游离铁含量和采集350～2500 nm波段的反射光谱数据的基础上,对光谱数据进行反射率、反射率一阶微分和二阶微分以及连续统去除4种处理形式,分析了土壤游离铁含量与土壤光谱的关系,采用多元逐步线性回归(MLSR)和随机森林回归(RFR)算法建立了游离铁含量的估算模型,并分析不同形式光谱数据的建模估算效果。结果表明:原始光谱数据的二阶微分变化显著提高了土壤游离铁与土壤反射光谱的相关性,MLSR和RFR两种模型在游离铁含量估算中,RFR的估算精度相对较高;运用土壤反射光谱二阶微分变换的RFR模型可以较好地估算土壤游离铁含量。     

滨海盐土盐分含量与其光谱特征的关系研究

以连云港典型滨海盐土盐分含量和室内高光谱反射率为研究对象,分析了盐土的光谱特征和盐分含量的分布特点,研究了土壤盐分含量与光谱反射率及其变换形式之间的相关性。运用多元逐步线性回归和曲线模拟构建土壤盐分含量的高光谱预测模型。结果表明,盐土在400～900nm范围内整体呈现先下降后缓慢上升的规律,在600～625nm范围内不同土样的反射率存在较大差异。土壤盐分含量与光谱反射率的一阶导数以及反射率倒数的一阶导数存在显著相关性,与615nm波段的反射率一阶导数相关性最大,相关系数达-0.739。运用S函数构建土壤盐分含量的预测模型精度最高,R2为0.555。该研究可为深入探讨典型滨海盐土盐分含量的快速检测提供一种新的途径和方法。     

棉田土壤水分的高光谱定量遥感模型

在棉花大田水分试验的基础上,采用自主设计的不同土层取样方法,同步获取了棉花冠层高光谱数据和不同深度土壤的水分含量数据以及棉花冠层水分含量数据,分析了棉花冠层含水量与土壤含水量之间的关系、棉花冠层高光谱数据与土壤含水量之间的相关性,构建了基于棉花冠层高光谱数据的土壤水分含量反演模型。结果表明:不同土层的水分含量具有较大差异,棉花冠层对不同土层水分含量的响应程度不同,0~30 cm土层水分含量与棉花冠层含水量的相关性最强,决定系数达到0.58;棉花冠层反射率与土壤水含量在可见光波段呈负相关,近红外波段呈正相关;在所有以棉花冠层高光谱数据的不同变换形式构建的不同土层含水量的PLSR反演模型中,以反射率倒数对数所建的模型对0~30 cm土层和以反射率对数所建模型对0~10 cm土层含水量的预测RPD均达到2.0以上,具有较好的预测能力,其余模型的预测效果不理想。     

苏北滨海土壤碳酸钙含量反射光谱估算研究

土壤属性的快速、精确测定是实现现代精细农业的基础。本研究分析了江苏省北部滨海土壤的属性特征以及碳酸钙的可见-近红外反射光谱特征,探讨利用可见-近红外光谱估算滨海土壤碳酸钙含量的可行性,比较不同光谱反射率数据集、不同预处理方法以及不同建模方法定量反演的优劣。结果表明:(1)苏北滨海土壤有机质含量较低、碳酸钙含量较高,其光谱曲线在2 340 nm处有较明显的碳酸钙吸收特征;(2)滨海土壤碳酸钙含量与土壤的可见-近红外波段反射率呈正相关,且碳酸钙含量高低对于土壤的近红外波段反射率的影响高于可见光波段;(3)可见-近红外反射光谱可用于估算滨海土壤碳酸钙含量。就建模结果而言,381~2 459 nm波段反射光谱数据集、log(1/R)预处理、偏最小二乘回归三者结合的效果比较理想。     

黑土土壤中全氮含量的高光谱预测分析

为实现快速、准确估测土壤氮素含量水平,推动土壤信息化管理进程,该研究利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱。结果表明,通过不同的变换,光谱反射率对数的一阶导数与土壤全氮含量相关性得到增强,以400～600 nm波段范围内相关性最好。该文确定了以反射率对数的一阶导数光谱预测黑土全氮（TN）含量的最佳回归模型,模型所用的波段为可见光波段的556 nm、近红外的1 642和2 491 nm。同时,也确定了利用由可见光波段550和450 nm组成的归一化光谱指数预测黑土TN含量的最佳预测模型。模型通过验证达到较好的效果：利用反射率对数的一阶导数、归一化光谱指数对土壤TN的预测R2分别为0.863、0.829,均方根误差RMSE分别为0.122、0.152。     

黄河三角洲土壤有机质含量的高光谱反演

【目的】土壤有机质(SOM)具有改良土壤结构、 促进团粒结构形成、 增加土壤疏松性、 改善土壤通气性和透水性以及促进植物生长发育的作用。传统测定土壤有机质的方法,虽然精度高,但是实时性差。本文通过对土壤高光谱数据进行变换和分析,筛选出与土壤有机质含量相关性高的敏感波长,构建能够实时、 快速反演黄河三角洲土壤有机质含量的数学统计模型。【方法】60个土壤样品采于黄河三角州。利用ASD Fieldspec3光谱仪,在室内环境下对黄河三角洲不同有机质含量的风干土壤样本进行了光谱测量,利用化学方法测定了土壤的有机质含量。在对土壤样品高光谱反射率进行去包络线处理的基础上,与土壤有机质含量进行相关分析,筛选敏感波长;运用主成分回归分析、 多元线性回归分析、 二次多项式逐步回归分析和支持向量机回归分析方法,分别建立了有机质含量的反演模型。【结果】确定了估测土壤有机质含量的敏感波长,建立了能够快速反演黄河三角洲土壤有机质含量的数学统计模型。从土壤光谱反射率曲线可以看出在1400 nm、 1900 nm和2200 nm等波段附近有十分明显的水分吸收谷。经对比相关性可以看出,去包络线的数据处理方法明显提高了光谱反射率与土壤有机质之间的相关性。1278 nm、 1307 nm、 1314 nm、 1322 nm、 1328 nm、 1334 nm、 1343 nm 7个相关性较高的波长作为估测土壤有机质含量的敏感波长。基于主成分回归分析、 多元线性回归分析、 二次多项式逐步回归分析和支持向量机回归分析方法,分别构建了反演有机质含量的模型。其中,二次多项式逐步回归模型校正集的决定系数达到了0.865,验证集的决定系数最大,达到了0.837,为黄河三角洲土壤有机质含量的最佳反演模型。【结论】去包络线的数据处理方法可提高光谱反射率与土壤有机质之间的相关性,确定的1278 nm、 1307 nm、 1314 nm、 1322 nm、 1328 nm、 1334 nm、 1343 nm 7个波长是估测黄河三角洲土壤有机质含量的敏感波长。由于二次多项式逐步回归模型校证集的决定系数最高、 均方根误差最小,其拟合效果最好。因此二次多项式逐步回归模型对反演黄河三角洲土壤有机质含量是最佳的。     

基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测

为了利用高光谱技术准确预测不同土层土壤盐渍化程度,该研究以宁夏银北地区不同层次土壤为研究对象,以土壤实测光谱数据和室内盐渍化指标测定数据为基本信息源,系统分析不同类型盐渍化土壤光谱特征,确定与土壤pH值、电导率(electricconductivity,EC)和可溶性盐分离子相关性最强的反射率转换方式,筛选0～5 cm和0～20 cm土层盐分指标敏感波段,然后建立并验证不同土层不同土壤盐分指标的预测模型。结果表明:研究区不同类型、不同盐渍化程度土壤光谱特征曲线变化趋势相似,盐土光谱反射率最高,轻度硫酸盐型土壤反射率最低。在所有盐分指标中,单波段反射率与0～5 cm土壤SO42-的相关性最强(相关系数为0.910 4);反射率与CO32-、HCO3-、Cl-含量相关性不显著。土壤单波段反射率与0～20 cm土层SO42-的平均相关系数比0～5 cm土层降低了0.232 2,但Cl-、K+、HCO3-和EC的相关系数都有所增大。反射率通过不同方式转换后,敏感波段与各盐分的相关性有不同程度的增强,尤其是一阶微分和连续统去除后一阶微分转换。在0～5 cm土层反射率经过平滑后一阶微分转换后与土壤pH值、SO42-、K+、Mg2+相关性最强;反射率经平滑后连续统去除一阶微分转换与土壤EC、CO32-、HCO3-、Cl-、Na+、Ca2+的相关性最强。0～20 cm土层中,平滑后连续统去除一阶微分与土壤pH值、Cl-相关性最强,平滑后倒数对数一阶微分与EC、HCO3-、SO42-、Na+、Ca2+的相关性最强,而平滑后一阶微分与CO32-、K+、Mg2+相关性最强。不同土层相同盐分指标敏感波段不同。利用偏最小二乘回归建立的预测模型中,0～5 cm和0～20 cm敏感波段对10个盐分指标预测平均决定系数分别为0.820 8和0.890 7,其中0～5 cm敏感波段对SO42-的预测模型决定系数达0.967 6。采用逐步回归与偏最小二乘回归相比模型引入敏感波段减少,但R2降低。验证结果表明模型对0～20 cm土层SO42-和CO32-的预测能力不及0～5 cm;但对其他8个盐分离子的预测能力明显高于0～5 cm。研究结果可以为该地区土壤的盐渍化信息预测及植物格局配置提供科学依据。     

基于包络线法对土壤光谱特征的提取及其分析

土壤的光谱反射率是土壤内在的理化特征之光谱行为的综合反应。Stoner比较详细地描述了五大类土壤光谱反射曲线类型及其与土壤性质、土壤发生分类的关系。戴昌达等根据360～2500nm的土壤光谱反射率，将我国主要土壤的光谱反射特性曲线划分为平直型、缓斜型、陡坎型和波浪型四类。王深法等对浙江省石灰土光谱特征进行分类研究，     

艾比湖流域盐渍土含水量光谱特征分析与建模

盐渍土表层盐分累积与土壤含水量有着直接的关系.为了建立干旱区盐渍土含水量高光谱遥感监测模型,本文以艾比湖流域不同含水量的盐渍土为研究对象,采用光谱反射率变换和多元统计分析(MSAM)方法,对土壤含水量的光谱特征进行分析和建模.结果表明:随着土壤含水量的增加,土壤反射率呈下降趋势;在一定范围内,波长越长,土壤光谱反射率与含水量的相关性越高,其中1 937 nm处的土壤光谱反射率与含水量具有最高的相关性(r=-0.636).对土壤光谱反射率进行8种光谱反射率变换后,在此基础上利用多元统计方法分析盐渍土的不同含水量与光谱之间的相关性,筛选敏感波段,建立关系模型.得出对数一阶微分(Logarithm First Order Differential)在波长2024和2 357nm建立的模型以及均方根一阶微分(Root Mean Square First Order Differential)在波长1 972和2 357nm建立的模型最优,相关系数r分别为0.894和0.865.基于上述模型作者构建了一种耦合模型,其相关性r=0.926比对数一阶微分模型提高了0.032,比均方根一阶模型提高了0.061;因此,所构建的盐渍土含水量估算模型是可行的,可以为遥感反演提供理论参考,对高光谱遥感反演具有一定意义.     

不同土壤含水率、体积质量及光谱反射率的关系模型

为了准确、快速地检测湿胀干缩型土壤含水率,该文提出了基于近红外光谱技术的土壤含水率分析方法。该文以湖北省黄棕壤、潮土、水稻土为研究对象,利用美国Ocean Optic公司的NIR256-2.5微型光纤光谱仪在暗室环境下对不同含水率下的土壤样本进行光谱反射率的测定和特征分析,并同时测量相应的土壤体积质量,研究土壤含水率、体积质量、光谱反射率之间的相关关系,通过采用2种土壤含水率表示方法与3种土壤光谱反射率表示方法反映土壤含水率与光谱反射率之间关系的对比试验分析,消除土壤其它性状对土壤反射率反演土壤含水率的影响,得到较适宜地进行土壤光谱反射率反演土壤含水率的匹配表示方法,构建三者之间关系的曲面模型和体积质量变化的土壤体积含水率与土壤光谱反射率的关系指数模型。研究结果表明,构建的3种土壤的曲面回归模型,决定系数均大于0.977,F值均达极显著水平,光谱反射率与体积质量的偏回归系数检验亦达显著或极显著水平。采用指数模型表述1400、1900nm波长处的归一化减土光谱反射率与体积质量变化的土壤体积含水率的关系,其决定系数均在0.9以上,对模型进行验证,其预测误差在0.3左右,精度较高,所建模型拟合效果好。该研究可为用近红外光谱检测体积质量变化的土壤含水率提供科学资料。     

含水率对土壤有机质含量高光谱估算的影响

土壤含水率对有机质(soil organic matter,SOM)含量高光谱估算精度有很大的影响。为了探讨SOM高光谱估算中土壤含水率的影响,该文对烘干土、风干土和质量含水率为5%~40%(按5%递增)的土壤样本进行了室内高光谱测量,对光谱数据进行了反射率、反射率一阶导数和反射率倒数对数3种光谱数据变换,运用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)建立了相应的SOM估算模型。结果表明,风干土的SOM高光谱估算精度较好;当含水率水平小于25%时,SOM估算模型精度受含水率的影响较大,光谱数据进行反射率倒数对数变换后的模型精度最高;当含水率水平大于等于25%时,水分对土壤光谱反射率的影响要大于SOM,不适宜利用土壤光谱数据进行SOM含量高光谱估算。该研究可为大田环境不同含水率情况下光谱估算SOM提供参考。     

基于高光谱特征指数的土壤有机质含量建模

以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0～20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM).运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SOM含量梯度和土壤类型的高光谱特征.其次,基于原...     

基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究

为提高耕地土壤重金属含量高光谱反演模型精度,以岳阳县某地区耕地土壤重金属铁（Fe）、砷（As）、铬（Cr）为例,提出了一种遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）的重金属含量反演模型。在对光谱进行SG平滑和10 nm重采样后,利用一阶/二阶微分、倒数对数和连续统去除光谱变换方法增强光谱特征,通过相关性分析筛选最优变换光谱,使用皮尔森相关系数与主成分分析提取各重金属光谱特征变量,分别建立SVM和GA-SVM土壤重金属高光谱反演模型并进行精度验证。结果表明,二阶微分变换光谱与各重金属含量相关性整体最突出;三种重金属在可见光波段490 nm、500 nm、510 nm和530 nm具有共同敏感特征;经GA算法优化SVM参数后,对比SVM回归模型,预测精度有明显提高,其重金属Fe、As和Cr的验证集R2分别为0.968、0.821和0.976;研究结果可为应用遥感技术反演耕地土壤重金属含量提供新的参考。     

太湖流域典型农用地面源磷流失的土壤主控因子光谱识别

[目的]通过光谱识别太湖流域农用地面源磷流失的土壤主控因子,为简化面源磷流失强度估算提供依据。[方法]通过分析梅梁湾流域耕地和园地中不同面源磷流失强度下的土壤光谱特征,确定影响面源磷流失强度的主要土壤理化性质。[结果]耕地面源磷流失强度的特征波段为650~670nm,1 475nm和1 680~1 695nm,土壤主控因子是有机质,二者之间呈正相关;园地面源磷流失强度的特征波段为685~690nm,710~720nm,1 110~1 115nm,1 150~1 155nm和2 170nm,主控因子是有机质、水分和Fe2+,分别和面源磷流失强度呈负相关、正相关和负相关;有机质对耕地的面源磷流失强度的影响更加显著:耕地面源磷流失强度与光谱指数间的相关系数在1 685nm处达到0.74,而园地条件下相关系数最高值在715nm处仅为0.48。[结论]耕地面源磷流失主控因子为有机质,园地的主控因子为有机质、水分和Fe2+。     

基于光谱吸收特征的土壤含水量预测模型研究

为了定量分析土壤含水量与反射光谱特征之间关系,并为土壤含水量速测提供理论依据。以黑土作为研究对象,测定实验室光谱反射率,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,建立土壤水分含量高光谱预测模型。结果表明:黑土含水量与1 420 nm、1 920 nm附近吸收谷的主要光谱特征(吸收谷深度、宽度、面积)呈显著正相关;1 920 nm附近吸收谷可作为黑土土壤水分的特征吸收谷,由其光谱特征参数预测黑土含水量;以1 920 nm附近吸收谷面积为自变量建立的一元线性回归模型预测精度高,输入量少,可以作为土壤含水量速测仪器研制的理论依据。     

基于实验室高光谱数据的大围山森林土壤氧化铁全量反演

氧化铁是土壤中含铁矿物的主体,是土壤发育和土壤分类最明显和最有用的指标之一。本文以湖南省大围山森林土壤为研究对象,通过实验室化学成分测定和光谱采集,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析筛选土壤氧化铁全量的敏感波段,并分别建立多元逐步回归和偏最小二乘回归反演模型。结果表明:不同土壤光谱曲线趋势基本一致,均形似陡坎,且在420～580 nm波段,土壤氧化铁全量与光谱反射率呈负相关关系;不同的光谱数据变换方式可以提高光谱与氧化铁全量的相关性,Savitzky-Golay(S-G)平滑和去包络线相结合优于其他预处理方法;土壤氧化铁全量的特征波段主要为392、427、529、523、549、559、565、570、994和1040nm,偏最小二乘回归模型比多元逐步回归模型具有更好的稳定性,适合于快速估算红黄壤区森林土壤氧化铁全量。