苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归（PLSR）方法,研究了原始反射光谱（REF）、微分光谱（FDR）、反射率倒数的对数（lg(1/R)）和波段深度（BD）对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差（RMSE）和相关系数（r）分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900～2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

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。     

基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算

为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定,该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象,进行室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)的基础上,提取了其倒数之对数(inverse-log reflectance,LR)、一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和连续统去除(continuum removal,CR)3种光谱指标,分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性,对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围,并基于全波段(400~2 400 nm)和显著性波段运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型,通过模型精度的比较确定最优模型。结果表明,进行CR变换后,光谱曲线的特征吸收带更加明显,相关系数在可见光波段范围内有所提高;基于全波段的PLSR建模效果要优于显著性波段,其中以CR的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58;显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度来比较,具有模型简单、运算量小、变量更少的特点;最后,综合比较了全波段和显著性波段4种光谱指标的反演精度,发现CR-PLSR模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR模型都要显著。该研究可为将CR-PLSR高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考。     

不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例

不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R~(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。     

基于高光谱数据预测土壤碱化程度最佳模型及其影响因素的研究

为快速准确地估测土壤碱化程度,对实测波段范围为400~900 nm的土壤光谱数据进行了波段差、波段比、波段归一化3种预处理,采用偏最小二乘法(PLSR)建立了不同波段范围的土壤pH的预测模型,并利用测试集数据对模型进行精度检验。结果表明:采用归一化、波段比2种方式对原始光谱进行预处理,可有效地增强光谱与土壤pH的相关性,并抑制干扰信息,其中归一化最优。虽然可见光波段范围(400~750 nm)所建立的预测模型与全波段(400~900 nm)预测模型R2相同,但其RMSEP比全波段减少了0.059,RPD提高了0.2,说明该波段范围包括了反映土壤pH的大部分信息,是建立其预测模型的优势波段。因此,利用可见光波段的光谱数据,采用归一化预处理可以具有较好稳定性和预测能力地预测土壤pH的最佳模型(R2=0.90,RMSECV=0.104)。     

淮北平原土壤高光谱特征及有机质含量预测

以安徽省淮北平原的蒙城县为研究区,采集131个表层土壤(0～20 cm)样品。采用Cary 5000分光光度计测定土壤光谱反射率,分析该地区典型土壤类型的光谱特征,利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机质光谱预测模型。首先比较不同光谱变换对土壤有机质含量光谱预测建模的影响;其次根据光谱相似性对土壤样品进行分类,比较不同土壤类型和不同光谱分类的有机质光谱预测精度。结果表明:①不同土壤有机质含量和不同土壤类型光谱曲线在整体波段范围内趋势基本一致;有机质含量与光谱反射率呈显著负相关;有机质含量越低,曲线特征差异明显,可能是受其他因素的影响;②土壤光谱反射率经倒数的对数处理后,有机质光谱建模的决定系数和相对分析误差均有所提高,均方根误差降低,模型预测效果较优;③按照光谱相似性分类后建立的有机质光谱预测模型,比按土壤类型建立的光谱预测模型精度明显提高。     

红壤区土壤有机质光谱特征与定量估算——以江西省吉安县为例

通过对江西省吉安县不同有机质含量土壤的光谱曲线吸收特征进行分析,得到不同有机质含量土壤的光谱曲线特征响应波段,建立了县级尺度基于有机质响应波段的定量估算模型。结果表明,红壤和水稻土土壤光谱曲线特征具有明显差异,560~710 nm为吉安县土壤有机质含量的特征吸收波段;基于特征吸收波段范围的吸收面积(s)的对数和有机质含量的相关性为0.86,拟合方程为y=-20.91 ln(s)-27.26,决定系数为0.74,经不同类型土壤的有机质数据检验,预测的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和预测相对分析误差(RPD)分别为0.75、0.61和1.88;包络线去除和反射率的倒数的对数处理建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型预测效果最佳,预测决定系数均达0.83以上,相对偏差均为2.4以上,基于特征吸收波段560~710 nm建立的模型能定量估算红壤地区有机质含量,为土壤有机质估测提供参考。     

采煤矿区表层土壤有机质含量遥感反演

利用LandSat ETM+影像反演煤炭开采区表层土壤有机质含量的空间格局,对采样点各波段光谱反射率进行数学变换,并将所得结果与有机质含量进行相关性分析.挑选出敏感波段,建立了表层土壤有机质含量的光谱预测模型.结果表明,研究区表层土壤有机质含量与第5波段和第7波段反射率呈极显著的负相关关系(R分别为-0.585和-0.543,P＜0.001);对反射率进行数学变换可以改善其与有机质之间的相关性;用第1波段反射率对数的倒数和第5波段反射率的倒数建立二元回归方程(R2 =0.616 2,p＜0.001)对研究区土壤有机质有很好的预测能力(R2 =0.616 2,RMSE=0.89);有机质含量在10～15g/kg范围的图斑面积最大,占研究区总面积的50.44％;表层土壤有机质随开采沉陷坡度的增加呈减少的趋势;煤炭开采沉陷对表层土壤有机质含量的扰动属于失碳效应.     

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。     

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。     

基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位,建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明,具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别,但反射率表现出明显差异,一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域,原始反射率在685 nm处相关性最高,而一阶导数光谱在554 nm处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析,筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为800 nm、1 398 nm和546 nm。进一步以一阶导数为自变量,基于1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数SOMDI及估测模型,即Y=4.19 12.85×(R_FD554 R_FD1 400)。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验,预测决定系数均达0.79以上。上述结果表明,利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。     

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。     

基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

监测土壤有机质含量状况,可为土壤肥力诊断及土壤资源的合理开发利用提供科学依据。本研究通过对南疆191个水稻土样品的反射率数据进行连续统去除处理后,构建了有机质连续统去除光谱指数并提取了850~1 380、1 380~1 550、1 730~2 150、2 150~2 380 nm 4个波段的吸收特征参数,据此建立了多种定量反演模型。结果表明:经连续统去除后,有机质的吸收特征得到了有效放大,不同有机质含量的连续统去除曲线在850~1 380 nm,其有机质含量与连续统去除值呈正相关,与吸收面积呈负相关,而在1 730~2 150 nm波段则呈现相反的规律。反射率连续统去除值与有机质含量的相关性要优于反射率与之的相关性,而反射率一阶微分与连续统去除一阶微分与有机质的相关性差异不明显。不同有机质光谱指数模型之间的建模参数与预测能力差异不大,但均只具备初略估测有机质的能力。吸收特征参数模型中,仅有850~1 380 nm波段的面积归一化最大吸收深度(NMAD850~1380nm)所建模型具有较好的定量预测能力。以反射率、反射率连续统去除、反射率一阶微分、反射率连续统去除一阶微分所建的PLSR模型均具有较好的预测能力,相对分析误差均大于2.00。所有模型中,连续统去除一阶微分(CR′)模型的决定系数与相对分析误差最高,分别为0.91、2.58,均方根误差最低,其值为5.62,具有最好的预测能力。     

黑土土壤水分反射光谱特征定量分析与预测

选择单一土类黑土作为研究对象, 并准确调配其不同含水量,实验室测定土壤高光谱反射率,利用光谱分析与统计方法,定量描述了不同含水量黑土反射光谱特征,并建立了黑土含水量反射光谱预测模型,结果表明,随土壤含水量的增加,达到一定阈值（300 g kg-1）,反射率存在过饱和现象,但其倒数对数微分可以有效去除饱和问题;土壤反射率倒数对数微分对土壤含水量的响应表现出三个变化阶段,导致1 870 nm波段的倒数对数微分也表现为非线性变化,需要利用分段函数进行土壤含水量的光谱精确速测。     

基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。     

基于相似光谱匹配预测土壤有机质和阳离子交换量

土壤可见光-近红外波段光谱(350~2 500 nm)包含了大量的土壤属性信息,相同类型的土壤具有相似的光谱曲线特征,但相似光谱曲线是否具有相似的属性含量?探讨此问题可为土壤光谱库的应用提供依据,从而最终服务于快速获取土壤信息技术体系的构建。该研究以安徽宣城为研究区,根据母质、地形特征和土地利用等信息,采集91个典型土壤剖面,共含400个土壤发生层样品,测定了有机质(soil organic matter,SOM)和阳离子交换量(cation exchange capacity,CEC)含量,同时采用VARIAN公司的Cary 5000分光光度计测定了土壤光谱,并将光谱数据变换为反射率(R)、反射率一阶导数(FDR)和吸收度(Log(1/R))3种形式。该文采用光谱角(spectral angle mapper,SAM)、偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)和SAM-PLSR(spectral angle mapper-partial least square regression,SAM-PLSR)3种方法预测土壤SOM和CEC。SAM方法是通过对测试集104个光谱曲线与参考集的296个光谱曲线进行相似性计算,并以此实现土壤SOM和CEC含量的预测。SAM-PLSR方法以SAM算法下的匹配结果作为建模样本建立PLSR模型和进行预测分析。结果表明,具有相似光谱曲线的土壤具有相似的SOM和CEC含量,SAM算法下相似光谱匹配可直接预测SOM(R2=0.78,RPD=2.17)和CEC(R2=0.82,RPD=2.41)。PLSR方法可很好地预测SOM(R2=0.87,RPD=2.77)和CEC(R2=0.87,RPD=2.59);相较之下,SAM-PLSR方法不仅可以更加准确预测SOM(R2=0.89,RPD=3.00)和CEC(R2=0.91,RPD=3.06),而且大大减少了建模样本的数量。该研究使可见光-近红外光谱可更加高效地用于土壤属性分析,并为土壤光谱数据库的建设及应用提供技术参考。     

砂姜黑土有机质含量高光谱估测模型构建

为快速估测砂姜黑土有机质含量,该研究以河南省商水县砂姜黑土为对象,采用光谱指数和遗传算法结合支持向量机构建砂姜黑土有机质估测模型。结果表明,以Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶导数光谱792和1 389 nm两波段组合构建的比值指数表现最好,建模集决定系数为0.81。利用独立的样本验证,预测决定系数和均方根误差分别为0.91和1.56 g/kg。而相同样本经遗传算法筛选敏感波段结合支持向量机回归构建的模型以SG平滑的一阶导数光谱表现最好,建模集和验证集决定系数分别为0.95和0.91,均方根误差分别为1.01和1.69 g/kg。基于遗传算法结合支持向量机回归和光谱指数2种方法构建的有机质含量估测模型均表现出较高的精度,前者稍优于后者,可用于对砂姜黑土有机质含量的有效估测。该研究成果可为砂姜黑土有机质含量的快速定量估算提供依据和参考。