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相似文献
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1.
多光谱遥感结合随机森林算法反演耕作土壤有机质含量   总被引:4,自引:6,他引:4  
土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)遥感反演一般以单期影像作为输入量,为研究多时相影像遥感结合随机森林提高SOM遥感反演精度的可能性,该研究以黑龙江省农垦总局胜利农场耕地范围为研究区,以Sentinel-2A和Landsat 8影像作为数据源,获取两期裸土遥感影像,构建光谱指数,以随机森林算法筛选波段和光谱指数作为输入量,构建SOM反演模型。结果表明:1)两期影像的SOM反射光谱响应波段包括二者共有的中心波长:约560、660、850 nm,以及Sentinel-2A特有的中心波长740 nm 4个波段;2)基于单期影像最佳波段和光谱指数,Sentinel-2A影像SOM最优反演模型R2为0.913,均方根误差为0.860 g/kg,精度高于Landsat 8影像反演模型;3)单期影像最佳波段引入光谱指数,相比以最佳波段作为输入量,使SOM最优反演模型的均方根误差分别提高了28.867%和8.722%;4)引入时相信息,基于单期和两期影像波段和光谱指数,SOM最优反演模型精度由高到低为两期影像(R2为0.938,均方根误差1.329 g/kg)、Sentinel-2A影像(R2为0.935,均方根误差为1.944 g/kg)、Landsat 8影像(R2为0.922,均方根误差2.022 g/kg),两期影像SOM最优反演模型的稳定性和精度略高于单期影像。研究结果证明了Sentinel-2A影像数据以及多时相裸土影像反演SOM的优势。  相似文献   

2.
黑土典型区土壤有机质遥感反演   总被引:18,自引:12,他引:6  
土壤有机质(SOM)含量时空变异规律研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义,而地貌、成土母质、土壤类型等差异、高光谱卫星影像较少等因素制约了区域尺度的SOM含量遥感反演方法研究的开展。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,建立区域SOM遥感预测模型。结果表明:黑土区SOM含量高,一般大于2%,决定了有机质对土壤反射光谱特性的主要作用,而且该区SOM空间变异性显著,且耕作方式、气候等因素决定了裸土时间长,因而该区适于SOM含量遥感反演;有机质与TM各波段反射率均显著相关,最大相关系数在第3波段(0.63~0.69 μm),为-0.710,其次为4波段(0.76~0.90 μm),与实验室基于高光谱反射率数据分析的结果一致;基于TM影像2、3、4波段的SOM指数模型最优,预测精度高、稳定性好,可以用于揭示黑土典型区SOM含量的空间分布特征。该研究将为改进土壤理化参数遥感反演、土地质量评价、土壤碳库估算等工作方法提供理论与技术支持。  相似文献   

3.
黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型   总被引:9,自引:4,他引:5  
为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。  相似文献   

4.
黑土区田块土壤有机质空间分异及分布研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文选取东北典型黑土区田块为研究区,实测获取土壤样点数据,基于遥感影像和地形数据,分别利用单一地统计、混合地统计和遥感反演方法预测土壤有机质(SOM)空间分布。结果表明:研究区SOM含量变异系数为31.897%呈中等程度变异,且存在强烈空间自相关性;对光谱反射率进行数学运算得到的光谱指数"Tan345"(Landsat8影像345波段夹角正切值)与SOM极显著相关,相关系数最高达0.570;以光谱指数"Tan345"与地形因子"G"(高程)为输入量、利用回归克里格法预测的SOM精度最高;研究区SOM含量西高东低,沟底和平缓的坡顶含量较高。研究结果对于促进精准农业、估算土壤碳库有着重要的意义,并为小尺度SOM预测提供借鉴。  相似文献   

5.
不同降噪方式下基于高分五号影像的土壤有机质反演   总被引:5,自引:3,他引:2  
通过遥感技术预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)的空间分布是精准农业和土地资源管理研究的重要内容,与粮食安全及环境监测密切相关。该研究主要研究采用高分五号(GF-5)反演土壤有机质的最佳降噪方式。以黑龙江省典型黑土区明水县为研究对象,获取GF-5高光谱遥感影像,对影像进行不同降噪处理,包括奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及中值滤波(Median Filtering,MF)降噪。然而,分别结合二维光谱指数,应用随机森林(Random Forest,RF)方法预测不同降噪方式的SOM含量。结果表明:1)所选择的不同降噪方法中,与SOM含量的相关性由高到低依次为DWT、SVD、MF,其中,基于MF降噪后的光谱反射率与SOM含量相关性低于原始反射率与SOM含量的相关性。2)基于降噪方式下的光谱曲线更加平滑,且不同有机质含量对应的光谱曲线形状相似。3)采用DWT降噪方式,基于影像波段和光谱指数,以RF为预测模型的SOM最优反演模型精度R~2为0.69,均方根误差为2.26%。研究成果可为利用高光谱卫星数据实现大尺度范围内SOM的数字土壤制图提供参考,为实时定量监测土壤肥力变化提供依据。  相似文献   

6.
以黄淮海平原典型县——封丘县为研究区,探讨了在一年两熟、裸土时间窗口较短的区域中,基于两景影像波段组合构建的双时相光谱指数在有机质含量预测中的表现。研究共计采集117个代表性土样,以分析筛选出的裸土期(10月)内双时相(获取时间:2014年10月6日和2017年10月30日)高质量Landsat 8卫星影像作为数据源,构建了4种类型的光谱指数:比值光谱指数、差值光谱指数、归一化光谱指数以及优化光谱指数,并结合最小绝对收缩和选择算子变量筛选方法和支持向量机算法建立了有机质预测模型。留一交叉验证结果表明,与直接使用影像波段反射率或者基于单景影像构建的光谱指数(单时相光谱指数)相比,利用双时相光谱指数可以更好地利用时相信息优势,其有机质预测精度更高(R2=0.53,RMSE=2.01 g/kg)。而且,基于双时相光谱指数所构建的预测模型得到的有机质空间分布格局与真实值较为吻合。可见,本文提出的在黄淮海平原典型县域利用双时相光谱指数预测土壤有机质的方法,可以促进具有短裸土期特点区域的高分辨率土壤属性遥感预测与制图研究。  相似文献   

7.
干旱区典型绿洲土壤有机质的反演及影响因素研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献   

8.
利用土壤有机质(SOM)高光谱数据和模拟GF-1多光谱影像的波段响应函数生成的宽波段多光谱模拟数据,对比高光谱预处理和构建土壤植被指数,探索模拟GF-1光谱预测SOM的潜力。研究表明,SOM的一阶微分高光谱和模拟GF-1光谱数据构建的土壤指数与SOM的相关性最好。PLSR建模分析表明采用一阶微分高光谱数据可以很好的对SOM进行预,而且模型稳健(R2=0.962,RPD=4.87);模拟GF-1光谱也可以较好的进行SOM的预测,但是模型的稳定性相对较差R2=0.557,RPD=1.43。同时,SOM制图的空间分布表明,采用一阶微分光谱数据和模拟GF-1数据预测得到的SOM含量与实测的SOM表现出相似的空间分布特征。这为采用多光谱数据进行大尺度、大范围的SOM预测提供了基础。  相似文献   

9.
基于HJ卫星的棉田土壤有机质空间分布格局反演   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
以北疆绿洲区棉田表层土壤为研究对象,利用国产HJ-1A/1B卫星CCD多光谱数据对裸土有机质空间分布格局进行研究。通过分析多光谱数据不同波段的光谱反射率及其变换形式与实地采样得到的土壤有机质含量的相关性,探寻适合绿洲区棉田表层土壤有机质含量快速反演的敏感波段及参数,并针对不同参数分别建立一元线性、二次、三次、对数、倒数、幂函数、生长型、S型回归模型,以及多元回归模型;对生成的模型进行综合对比分析,获取北疆绿洲区棉田表层土壤有机质含量的最佳反演模型,从而实现整个研究区土壤有机质空间格局的遥感反演。结果表明:HJ卫星多光谱数据4个波段的反射率均与土壤有机质含量存在显著的相关性,第3波段的倒数与土壤有机质含量相关性最为显著;且以第3波段光谱反射率作为因变量得到的三次线性回归模型对土壤有机质含量进行反演的效果最佳;通过空间布局反演得到研究区土壤有机质空间分布整体呈现南北两端有机质含量较高,中部有机质含量较低的格局。该研究表明虽然与黑土有机质含量具有差别,但是遥感技术仍能够作为绿洲区土壤有机质含量空间布局反演的方法,为遥感技术在土壤参数监测中更好的发挥作用提供理论支持,同时也为新疆棉田生产管理和农田可持续利用提供科学依据。  相似文献   

10.
土壤有机质高光谱遥感和地统计定量预测   总被引:12,自引:2,他引:10       下载免费PDF全文
通过两种不同的尺度进行了土壤有机质含量的预测,在全县范围(大尺度)内运用地统计方法进行最优无偏内插估计,得到全县土壤有机质含量的空间分布格局。在小尺度高光谱Hyperion影像范围内,确定623.6 nm处反射率倒数之对数的一阶微分与564.4 nm处反射率倒数之对数的一阶微分的比值为土壤有机质的敏感变量,运用多元统计分析方法,确立各土壤有机质高光谱定量最佳反演模型,并把该模型应用于高光谱影像进行有机质含量定量填图,取得了很好的预测效果(R2=0.8684)。同时为了进行客观比较,基于同一尺度,利用30个样点进行地统计空间插值定量预测,比较两种预测结果,通过分析得出由于地统计学受到样点的数目、分布和间距情况以及内蕴假设的影响,其预测效果不如高光谱遥感反演模型。  相似文献   

11.
松辽平原黑土有机质含量的遥感反演研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
通过分析遥感影像中裸露黑土的反射光谱值与土壤有机质含量之间的关系,尝试能否利用航天遥感影像进行研究区的农田土壤有机质含量的定量反演。研究将土壤有机质含量和ASTER遥感影像光谱值进行逐步回归分析,得出二者的指数关系式,并将研究区土壤有机质含量分为5个等级,表明利用遥感影像估测土壤有机质含量是可行的。  相似文献   

12.
土壤有机质是土壤固相部分的重要组成成分,也是陆地表层重要的碳库,其含量的快速、准确测定关乎农牧业生产活动安排与地表过程研究中关键参数的获取效率。为了探寻适合青藏高原高寒地区土壤有机质遥感反演的响应波段及遥感模型,实现区域像元尺度上的土壤表层有机质估算,本文利用Landsat8-OLI多光谱遥感数据与实地采样数据对青海湖流域表层(0~20 cm)土壤进行了有机质含量反演研究。结果表明:Landsat8-OLI影像的第5、6和7波段是青海湖流域土壤有机质含量的特征波段,基于这3个波段构建的土壤有机质遥感反演三元回归模型(R~2=0.704,P0.001),经实测点验证(RMSE=8.66)与相关文献研究结果验证(RMSE=8.85),精度高、稳定性强、预测趋势平稳。本研究不仅为高寒地区土壤有机质含量快速测定提供了一定的技术支持,也为高寒地区的碳库计算、土壤肥力评价、土壤碳循环、农作物估产、草地退化监测等提供了参考。  相似文献   

13.
基于HJ-1卫星的农田土壤有机质含量监测   总被引:4,自引:1,他引:3  
土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元线性回归分析方法,构建有机质含量地面监测模型,通过直方图匹配方法求地面监测模型与HJ-1卫星监测模型之间的傅里叶转换函数,将地面监测模型应用到HJ-1卫星数据,并构建有机质含量遥感监测模型。实现了利用HJ-1卫星遥感数据对试验区土壤有机质含量进行监测。该模型监测结果与地面实际养分具有良好的线性关系,其决定系数0.93,标准差0.57%。在保持了较高精度的同时,避免了其他高光谱模型数据过于昂贵的问题,实现了有机质含量快速、经济监测,易于在农业中应用。  相似文献   

14.
基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
周伟  谢利娟  杨晗  黄露  李浩然  杨猛 《土壤通报》2021,52(3):564-574
土壤有机质(SOM)是指土壤中各种含碳有机化合物的总称,其动态变化不仅影响农业生态系统的稳定,而且与大气圈和生物圈的碳循环密切相关,对土壤有机碳的大规模快速监测和碳储量核算具有重要意义。本研究于2017年、2018年7月在三江源区野外采集了145个土壤样品,检测了土壤光谱信息。然后将原始光谱反射率数据及其不同数据变换形式下的光谱分别与土壤有机质(SOM)含量进行相关分析,并选取了特征波段,此外利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型对三江源区SOM含量进行建模估算。结果表明,不同深度土壤有机质含量差异明显,且呈逐层下降趋势。而三种建模方法的检验精度分别为:RF > SVM > PLSR,其中RF和一阶微分(FD)组合模拟最好(建模集和验证集的R2、RMSE分别为0.9678、8.9132和0.7841、20.9787)。对于三江源土壤有机质含量反演,不同模型的最佳数据变换方法不同。本研究成果能为后续的高光谱遥感反演提供理论支撑,从而实现三江源区土壤有机质含量的快速检测和实时动态监测。  相似文献   

15.
马驰 《农业工程学报》2020,36(20):164-170
实时监测土壤游离氧化铁含量对于获取区域土壤理化特征数据、监测区域土壤环境具有重要意义。该试验基于HJ-1A 高光谱遥感影像,结合研究区土壤采样的游离氧化铁含量化验数据,分析遥感影像的反射率与土壤游离氧化铁含量的相关性,建立土壤游离氧化铁含量的多元线性反演模型,反演研究区表层土壤游离氧化铁含量。研究结果表明,HJ-1A高光谱遥感影像的反射率与研究区土壤游离氧化铁含量呈负相关性,且在第104波段达到峰值,相关系数为-0.455;利用反射率指数变换建立的反演模型Y=34.11-0.079X23+0.151X72-0.072X79-0.017X90,模型的决定系数为0.837,均方根误差为1.59 g/kg;土壤中有机质对游离氧化铁含量反演精度影响的检验结果显示,研究区土壤的有机质对游离氧化铁含量的反演精度无显著影响。该试验为土壤游离氧化铁的光谱分析提供借鉴,为区域土壤生态环境监测提供数据支持。  相似文献   

16.
基于多元地统计的土壤有机质含量空间格局反演   总被引:4,自引:2,他引:2  
为了提高土壤有机质含量的空间预测精度,该文采用了一种多元地统计方法来构建遥感定量反演模型。考虑到回归误差在空间上具有一定程度的聚类,该文提出了基于局部变化均值的普通克里金方法,然后用其构建土壤有机质含量遥感定量反演模型。对四川省西南部土壤有机质含量进行空间预测试验,并与普通克里金、普通遥感定量反演、基于回归克里金的遥感定量反演等方法相比较。结果表明:该文提出方法的空间预测结果最优,其原因为该方法通过空间统计来建立采样数据与地表反射率间的联系,充分考虑了数据间的空间相关性,因此可以更精确地获得土壤有机质含量的遥感反演模型;相比基于回归克里金的遥感定量反演方法,基于局部变化均值的普通克里金假设回归误差在局部邻域内的均值也不一定为零,更符合实际情况。该方法为农田养分管理及区域农业的可持续发展提供科学依据。  相似文献   

17.
[目的]探讨沙漠化地区地下水位的分布状况及其对沙漠植被的影响,为塔里木河流域生态环境保护提供科学依据。[方法]利用MODIS卫星遥感数据,采用遥感—数学—模型学融合的研究方法,在实地考察塔里木河中游区域的地下水位、土壤水分和其他辅助资料的基础上,通过建立土壤水分和地下水位的线性方程,提出在土壤中存在毛细管补给条件时,简便、有效地监测沙漠化地区地下水埋深的监测模型,并在塔河中游沙漠化地区进行实地验证。[结果]该模型反演地下水位和实测地下水位之间的相关系数为0.896 9,误差较小。研究结果符合实际。[结论]在较大范围且地下水埋深不大于6m的沙漠化地区,利用MODIS多波段遥感模型监测并评价地下水位埋深的空间分布是可行的。  相似文献   

18.
基于GF-1遥感数据预测区域森林土壤有机质含量   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为探索国产卫星GF-1预测土壤有机质(SOM)的能力,本研究以广东省云浮市的罗定市为研究区,以GF-1多光谱遥感影像衍生的9个遥感变量和DEM提取的9个地形水文变量为预测因子,建立2种人工神经网络模型(A模型:地形水文;B模型:地形水文+遥感),对5个土壤深度(L1:0~20 cm,L2:20~40 cm,L3:40~60 cm,L4:60~80 cm,L5:80~100 cm)的SOM进行预测。结果表明:5个深度的B模型全都比A模型的精度高,尤其是L1、L2土层,精度提升明显,其R2分别提高了13%和10%;而深层土壤(L3、L4、L5)的精度提升较小,仅提高了4%、5%和4%。另外,两个评价指标RMSE和ROA±10%也表现出相似的趋势。总体而言,GF-1遥感数据显著改善了上层(0~40 cm)森林土壤人工神经网络模型的预测精度,对下层(40~100 cm)森林土壤模型改善尺度较低,是预测森林土壤SOM含量可观的新遥感数据源。  相似文献   

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