基于地类分层的土壤有机质光谱反演校正样本集的构建

以江汉平原滨湖地区不同土地利用类型的土壤样本为例,比较了基于目标土壤理化性质的浓度梯度法、扩展的基于多种理化性质的综合法(P-KS)、基于光谱信息的KS法、最邻近样本去除法(reduce nearest neighbor samples,RNNS)法和基于浓度分层并结合光谱信息的C-KS、C-RNNS法,基于地类分层再结合上述方法,构建具有不同层次土壤信息代表性的校正集,采用偏最小二乘回归法,建立土壤有机质可见光/近红外光谱反演模型。结果表明,具有单一代表性的浓度梯度法、KS法、RNNS法难以建立适用模型;具有光谱与理化性质二元代表性的C-KS方法模型预测精度得到了明显的提升,相对分析误差(ratio of performance to standard deviation,RPD)为1.66;考虑土地利用类型后,浓度梯度法、RNNS法与C-KS法模型预测精度有明显的提升,RPD分别达到了1.84、1.51、1.75,模型具有良好的适用性。说明具有多层次土壤信息代表性的校正集构建方法对提高土壤有机质可见光/近红外光谱反演模型的适用性具有较好作用。     

土壤有机质可见光-近红外光谱预测样本优化选择

土壤有机质可见光-近红外光谱预测中建模样本的优化选择对提高有机质模型估算精度具有重要作用。本文以湟水流域土壤有机质为例,采用基于土壤单一属性信息考虑的建模样本选择方法:浓度梯度法、Kennard-Stone(KS)方法,以及基于土壤多种信息考虑的建模样本选择方法:Rank-KS(RKS)法、土壤类型结合浓度梯度法以及土壤类型结合KS法。通过偏最小二乘回归建模,探索可见光–近红外光谱预测青海湟水流域有机质的最优样本集。结果表明:不同级别样本数的最佳建模样本选择方法不同,整体表现为基于土壤多种信息挑选的建模样本集的模型精度相比土壤单一信息均较高,特别是KS方法结合土壤类型后的建模样本集模型精度明显提高且在样本数较少时更为明显。土壤类型可以优化建模样本选择方法提高模型预测精度。在保证固定验证样本模型预测精度的情况下,土壤类型参与建模样本的选择可以有效减少建模样本数,进而降低了建模成本。     

霉变稻谷脂肪酸含量的光谱检测模型构建与优化分析

为了实现霉变稻谷脂肪酸含量无损、快速检测,该文研究应用可见/近红外光谱技术检测霉变稻谷的脂肪酸含量。考虑到直接选用霉变稻谷可见/近红外光谱数据构建脂肪酸含量预测模型存在建模费时、预测失准等问题,研究提出了霉变稻谷脂肪酸含量的可见/近红外优化校正模型。研究中通过光谱-理化值共生距离(sample set partitioning based on joint xy distance,SPXY)算法结合偏最小二乘法初步分析了不同校正集样本预测霉变稻谷脂肪酸含量的差异;利用连续投影算法(SPA)提取了反映霉变稻谷脂肪酸含量变化的特征波段;采用偏最小二乘法(partial least square,PLS)和多元线性回归法(multivariable linear regression,MLR)分别建立了基于特征波段光谱反射值的霉变稻谷脂肪酸含量预测模型,并对比分析了采用SPXY样本集划分的模型预测效果。结果表明:采用SPXY法筛选出的65个校正集样本分布与初始校正集相近,脂肪酸含量变化范围为18.55~127.26 mg,其标准差为32.39;SPA算法最终从256个全光谱波段中优选出9个特征波段,实现了光谱数据的压缩;分别建立的SPXY-SPA-PLSR模型和SPXY-SPA-MLR模型预测霉变稻谷脂肪酸含量相关系数RP为0.922 1和0.915 9,预测均方根误差RMSEP为13.889 3和14.261 0;SPXY筛选校正集所构建模型预测精度与初始校正集所建模型相当,但校正集样本数量减少为初始校正集的41%,运算时长缩短为初始样本集的32%,提高了模型的校正速度。     

基于可见–近红外光谱的水稻土全磷反演研究

采用PLSR偏最小二乘法回归结合留一法交叉验证,利用长期定位试验田以及直湖港小流域面上的水稻土土壤样本建立最优模型,研究了不同光谱预处理方式对水稻土全磷可见-近红外高光谱反演精度的影响,探索水稻土全磷光谱反演的可行性;并结合简单相关系数法以及PLSR模型回归系数法分析了水稻土全磷光谱反演的重要波段。结果表明,光谱预处理方法对土壤全磷反演精度的影响不大;基于PLSR建立的水稻土全磷光谱反演模型的校正决定系数达0.85,交叉验证决定系数为0.70,RPD为1.8,有较好的模型精度;440~740 nm为土壤全磷光谱反演的重要波段。利用PLSR对水稻土全磷进行光谱预测是可行的。     

基于组合模型的庐山森林土壤有效铁光谱间接反演研究

铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性,探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象,研究基于偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性,并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型,对土壤有效铁含量进行间接反演,探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明,组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且熵值组合为最优组合模型,其中,土壤有机质的反演模型验证的决定系数(R~2)为0.81,均方根误差(RMSE_p)为11.54 g kg~(-1),测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为2.18;有效铁的间接反演模型R~2为0.70,RMSE_p为21.60 mg kg~(-1),RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型,在光谱反演模型中,组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力。因此,组合模型可对土壤有机质含量的光谱预测及土壤有效铁的间接预测发挥更好的作用。     

连续投影算法在砂糖橘总酸无损检测中的应用

酸度是评价砂糖橘品质的重要指标之一,为了消除光谱变量间的共线性影响、减少建模变量以提高校正速度,该文应用连续投影算法(SPA)对砂糖橘总酸近红外光谱无损检测模型进行优化。利用连接点修正方法修正近红外光谱,结合学生化残差图和模型回归图剔除异常样本,利用SPXY(sample set partitioning based on joint x-y distances)方法划分样本集,最后利用SPA进行变量选择,比较SPA选择的变量建模和全光谱变量PLS模型的预测效果,并分析橘皮对总酸模型的预测精度的影响程度。     

基于可见光近红外光谱的南疆荒漠土壤有机质反演研究

有机质含量是土壤肥力评价的重要依据,快速监测南疆大面积分布的荒漠土壤有机质含量,可为后备耕地资源的合理开发与利用提供重要数字依据。通过野外采样与室内光谱及有机质含量测定,获取了240个荒漠土样的有机质含量与可见光近红外光谱数据。在此基础上,分析了不同有机质含量土样的光谱特征、有机质与光谱数据的相关性,并采用多种数据处理方式构建了反演模型。研究结果表明,不同有机质含量的土样在反射率和曲线形态上均存在一定的差异,土壤有机质在400~842 nm波段与反射率具有较高的相关性,相关系数最大值-0.32位于588 nm波段,反射率经连续统去除处理后相关性得到了明显提升,达极显著相关水平波段数量明显增加,尤其在797~1330 nm、1852~1872 nm、2155~2338 nm波段的改善效果显著,连续统去除的最大相关系数0.55位于86 4 nm波段。不同建模方法的精度对比结果表明偏最小二乘法(PLSR)具有最高的建模精度,在7种不同数据处理方式的PLSR模型中,以SG平滑+峰值归一化+正交信号校正(SGS+MAN+OSC)处理模式下的建模集的决定系数(R~2)最高、均方根误差(RMSE)最低,分别为0.81和0.98;该模型预测集的R~2、RMSE、残余预测偏差(RPD)分别为0.76、0.99和2.01,表明该模型具有较好的预测能力,可推荐为南疆荒漠土壤有机质的光谱定量反演模型。     

基于可见-近红外反射光谱的土壤碳酸钙含量与反演效果关系研究

土壤可见-近红外反射光谱中包含了大量的土壤属性信息,研究人员根据土壤属性信息在光谱上的特征,对土壤属性进行定量反演。是否属性值越高,反演精度越高?目前对于属性含量与反演效果的定量关系尚不清楚。采集了我国西北地区黑河流域69个代表性干旱土剖面(292个发生层土样),以气量法测定其碳酸钙含量,使用Cary 5000分光光度计测定其可见-近红外光谱反射率,以样本量和离散度(变异系数)作为数据集划分标准,分别建立了11个相同样本量子集(A)和5个相近离散度子集(B),应用偏最小二乘回归(PLSR)算法对各子集进行土壤碳酸钙含量反演,以此探究碳酸钙含量与反演效果的定量关系。结果表明,碳酸钙可增加可见-近红外波段的光谱反射率,但利用可见近红外光谱反演土壤碳酸钙含量,其反演效果与碳酸钙含量关系不显著。     

基于光谱相似性匹配的土壤有机碳估算

全球土壤光谱库的建立,为利用可见-近红外光谱预测土壤属性提供了参考集,如何从光谱库中挑选合适的建模集以实现对局部地区土壤有机碳的高精度预测,是一个值得研究的问题。本研究基于欧氏距离、马氏距离和光谱角三种光谱相似性指数,探索利用全球光谱库预测局部地区土壤有机碳的有效策略,并比较了不同光谱相似性指数、不同建模集数量及不同建模方法对预测精度的影响。研究表明:(1)三种相似性算法较全局模型均极大提升了预测精度,其中光谱角预测精度稍高,最佳预测精度为R~2=0.75,RPD=1.73;(2)建模数量对建模精度有较大影响,三种算法的最佳建模集数量范围在本研究中约为400～500(0.71R~20.75,1.56RPD1.73);(3)针对光谱角算法,建模集数量较少(50)时,赋值预测精度较高(R~20.6,RPD1.4);建模集数量较多(50)时,PLSR建模预测精度较高(R~20.6,RPD1.4)。     

干旱区典型绿洲土壤有机质的反演及影响因素研究

为了大面积、高精度地反演土壤有机质含量,为农业可持续发展提供数据支撑。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,采用波段平均法将实测高光谱窄波段拟合为Landsat 8 OLI遥感影像的宽波段,建立土壤有机质含量的估算模型,并将最优估算模型应用到经过波段校正的Landsat 8OLI遥感影像中。结果表明:(1)反射率进行倒数、对数、平方、一阶微分等数学变换后与有机质含量的相关性显著提高;(2)土壤有机质的高光谱估算模型拟合度较高,最优估算模型的决定系数R2为0.852,采用比值法对多光谱波段反射率进行校正,校正后的遥感影像反演结果得到了较大提高,检验样本的决定系数R2从0.711提升至0.849。从反演结果来看,将高光谱估算模型应用到经过订正的多光谱影像,土壤有机质反演模型的精度得到了大幅度提高,运用此方法可以实现高精度的土壤有机质区域化反演。(3)有机质的分布受土地利用类型、土壤颗粒组成、土壤质地的影响,其中土壤质地对有机质的空间分布影响最为显著。     

基于灰度关联-岭回归的荒漠土壤有机质含量高光谱估算

为改善高光谱技术对荒漠土壤有机质的估测效果,该文采集了以色列Seder Boker地区的荒漠土壤,经预处理、理化分析后将土样分为砂质土和黏壤土2类,再通过光谱采集、处理得到6种光谱指标:反射率(reflectivity,REF)、倒数之对数变换(inverse-log reflectance,LR)、去包络线处理(continuum removal,CR)、标准正态变量变换(standard normal variable reflectance,SNV)、一阶微分变换(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分变换(second order differential reflectance,SDR)。通过灰度关联(gray correlation,GC)法确定SNV、FDR、SDR为敏感光谱指标,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法和岭回归(ridge regression,RR)法,构建基于敏感光谱指标的土壤有机质高光谱反演模型,并对模型精度进行比较。结果表明:砂质土有机质含量的反演效果要优于黏壤土;基于SNV指标建立的模型决定系数R~2和相对分析误差RPD均为最高、均方根误差RMSE最低,所以SNV是土壤有机质的最佳光谱反演指标;对SNV-PLSR模型和SNV-RR模型综合比较得出,SNV-RR模型仅用全谱4%左右的波段建模,实现了更为理想的反演效果:其中,对砂质土有机质的预测能力极强(R_p~2为0.866,RMSE为0.610 g/kg、RPD为2.72),对黏壤土有机质的预测能力很好(Rp2为0.863,RMSE为0.898 g/kg、RPD为2.37)。荒漠土壤有机质GC-SNV-RR反演模型的建立为高光谱模型的优化、土壤有机质的快速测定提供了一种新的途径。     

基于可见-近红外光谱的滨海盐土土壤盐分预测方法

我国目前尚存盐渍土0.35亿hm2,潜在盐渍化土壤0.17亿hm2,15 m等深线以内的浅海和滩涂有0.14亿hm2,黄河河口及长江口以南诸省的滨海盐土都有逐年递增的趋势[1]。因此,对盐渍化土壤盐渍化程度的连续、实时监测尤为重要。然而,我国在区域盐渍土制图、分区及全国性的监测预报体     

新疆艾比湖湿地土壤有机碳含量的光谱测定方法对比

干旱半干旱地区湿地土壤中的有机碳是影响土壤质量,制约植物生长的重要因素之一,其含量的变化会影响生态系统的安全和稳定。为快速估测湿地土壤有机碳含量,在新疆艾比湖湿地保护区采集140个荒漠土壤样品,利用土壤可见/近红外光谱数据以及化学分析获取的土壤有机碳数据,在对土壤原始光谱反射率进行卷积平滑的基础上,获取了一阶微分、倒数对数一阶微分2种光谱预处理指标,采用蚁群-区间偏最小二乘法、基于支持向量机的回归特征消去法,选择土壤有机碳含量近红外光谱特征波长,在此基础上构建土壤有机碳含量偏最小二乘回归、支持向量回归模型。结果表明:1)利用原始一阶微分建立的模型,预测能力优于倒数对数一阶微分建立的模型。2)4种建模结果比较显示,利用原始一阶微分经基于支持向量机的回归特征消去法进行特征变量选择后建立的土壤有机碳含量模型,预测精度最高。训练集的相关系数以及均方根误差分别为0.9687、0.158%;测试集的相关系数和均方根误差分别为0.9091以及0.268%。因此,经过卷积平滑以及一阶微分预处理、并利用基于支持向量机的回归特征消去法建立的模型具有较高的预测精度和较好的稳健性,可以作为有效手段估算荒漠湿地土壤有机碳含量。     

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。     

基于EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算

野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonalization,EPO)进行湿土光谱校正,并结合偏最小二乘回归和支持向量机回归分别建立土壤有机质预测模型。结果表明,土壤光谱反射率随着土壤含水量的增加呈非线性降低趋势,偏最小二乘回归模型的预测偏差比为1.16,模型不可用;经EPO算法校正后,各土壤含水量梯度之间的光谱差异性降低,能实现土壤有机质在不同土壤含水量梯度的有效估算,偏最小二乘回归和支持向量机回归模型的预测偏差比分别提高至1.76和2.15。研究结果可为田间快速预测土壤有机质提供必要参考。     

不同品种间的猪肉含水率高光谱模型传递方法研究

针对目前的模型传递方法研究大多为不同仪器间的近红外光谱模型传递,该文采用高光谱技术建立猪肉含水率定量检测模型,并针对不同品种间的模型传递提出了一种分段直接校正结合线性插值(piecewise direct standardization combine with linear interpolation,PDS-LI)的传递算法。以杜长大、茂佳山黑猪和零号土猪3个品种为研究对象,以杜长大作为主品种,茂佳山黑猪和零号土猪作为从品种,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法建立猪肉含水率主模型,经PDS-LI算法对主模型进行传递后,主模型对茂佳山黑猪和零号土猪样品的预测决定系数R2p分别由传递前的0.263和0.507提高到0.832和0.848,预测均方根误差分别由传递前的1.151%和0.857%降低到0.470%和0.440%,剩余预测偏差(residual prediction deviation,RPD)分别由传递前的1.000和1.214提高到2.447和2.364。结果表明,PDS-LI传递算法能够实现杜长大对茂佳山黑猪和零号土猪样品的模型传递。研究结果为提高猪肉含水率模型适配性问题提供参考。     

高光谱图像技术快速预测发酵醋醅总酸分布

固态发酵是镇江香醋生产的重要环节之一,直接决定着成品醋的风味和品质。但目前固态发酵的生产控制主要依赖人工经验,难以有效保障镇江香醋的品质。该文分析了总酸（total acid content,TAC）、pH值、含水率在不同阶段的变化规律;采用高光谱图像技术结合联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least squares,siPLS）快速预测固态发酵基质（醋醅）的TAC、pH值和含水率,其最佳模型的相关系数R分别为0.8316、0.9455和0.8503;同时利用主成分分析和逐步多元线性回归模型（stepwise multiple linear regression,SMLR）对醋醅高光谱图像进行分析,研究了总酸在醋醅中的分布情况,以此来快速判断醋醅发酵的均匀性。研究表明,利用高光谱图像技术快速预测醋醅的理化参数及其分布的方法是可行的,结果可为镇江香醋固态发酵的工艺控制提供基础数据和技术手段。     

高光谱技术结合CARS算法预测土壤水分含量

高光谱技术已成为预测土壤含水量(soil moisture content,SMC)的重要方法,但因土壤高光谱中包含了大量冗余信息和无效信息,不仅导致SMC的高光谱估算模型复杂度高,而且影响了模型的预测精度。因此,该研究在室内设计SMC梯度试验,测定土壤高光谱反射率,经Savitzky-Golay平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)和连续统去除(continuum removal,CR)预处理后,基于竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)方法分别优选出土壤在全部SMC的水分敏感波长变量,确定适用于土壤在全部SMC的共性波长变量,以其为优选变量集,采用偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)回归方法建立模型并进行验证。结果表明,SG和CR预处理后的光谱曲线在450、1 400、1 900、2 200 nm附近吸收峰的形状特征凸显;基于CARS方法对土壤在不同SMC的光谱曲线进行变量优选后,得出优选变量集为443~449、1 408~1 456、1 916~1 943、2 209~2 225 nm;CARS-PLSR模型性能优于全波段PLSR模型,模型预测R2、均方根误差、相对分析误差分别为0.983、0.0144、8.36,不仅提升了预测精度和预测能力,而且降低了变量维度和模型复杂度。该文通过优选土壤水分的敏感波段,有效提高了SMC预测模型的鲁棒性,为快速准确评估农田墒情提供了新途径,为开发田间SMC测定传感器提供了理论依据。