基于连续统去除的土壤有机质近红外光谱敏感波段提取研究

土壤是一个复杂的三相集合体,由土壤中不同物质引起的谱带信息重叠现象非常严重,故通过适当的谱图预处理来提取其敏感波段显得尤为重要。本研究将连续统去除方法引入到土壤有机质敏感波段的提取中,分析了当土壤有机质含量变化时其谱图的变化规律,结果表明:采用连续统去除方法可以很好的提取土壤有机质敏感波段,且以提取的敏感波段600nm、900nm和2 210nm为中心,建立的土壤有机质模型可以较准确的预测土壤有机质含量,其所建模型中预测样本均方根误差MSE为0.286,相关系数R为0.979,均优于全波段所建模型中预测样本的均方根误差3.395和相关系数0.861。连续统去除方法可以很好的提取土壤有机质敏感波段,该研究对土壤有机质快速定量测试仪的研制具有重要意义。     

土壤有机质含量的高光谱特性及其反演

【目的】应用高光谱技术阐释土壤有机质光谱规律及对有机质在土壤中的含量进行定量分析，为土壤肥力测定和评价提供指导。【方法】利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量。通过对获取的土壤样品高光谱反射率进行倒数、导数、对数和标准化比值变换，运用统计单相关方法进行分析。【结果】确定了511 nm波长为诊断土壤有机质含量的敏感波段，采用450～750 nm可见光波段反射率均值对507～516 nm敏感范围反射率均值进行标准化比值处理后获得的有机质诊断指数（OII）对土壤有机质含量的估算精度较高，它们存在着简单的线性相关关系。【结论】土壤有机质诊断指数（OII）反演模型为土壤肥力的快速测定提供了新的途径。     

基于Hyperion数据的耕地土壤有机质含量遥感反演

为了探究耕地土壤有机质含量与卫星影像光谱间的关系,确定土壤有机质的光谱特征,构建土壤有机质含量反演模型.利用Hyperion高光谱卫星影像和福建省三明市80个土壤调查样点分析数据,对土壤有机质与光谱指数相关性进行了分析;在提取特征光谱指数的基础上,分别基于敏感波段和特征指数建立线性模型和多元逐步回归模型.结果表明:土壤有机质含量在Hyperion高光谱782.95~813.48 nm波段具有良好的响应能力;反射率的一阶导数所建立的模型拟合效果最优,其R2为0.777,RMSE为5.31,验证模型有机质实测值与预测值的R2为0.809,表明它能够用于区域有机质含量的快速测定.     

土壤有机质高光谱特征与波长变量优选方法

【目的】探究土壤有机质的高光谱特征及响应规律,优选土壤有机质的敏感波长,降低土壤有机质高光谱估测模型复杂度,提高模型稳健性,为利用高光谱技术对农田土壤肥力的定量监测提供理论支撑。【方法】采集江汉平原潮土土样130个,将其中40个样本作为训练集,测量其去有机质前、后的土壤有机质含量及光谱数据,计算差值及变化率,分析土壤有机质含量变化对光谱特征的影响,结合无信息变量消除(uninformative variables elimination,UVE)、竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量优选方法确定土壤有机质敏感波长;采用45个建模集样本,基于偏最小二乘回归(partial Least Squares Regression,PLSR)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立土壤有机质含量的估算模型;利用45个验证集样本检验敏感波长对同类土壤的适用性。【结果】通过有机质去除试验,供试土壤的平均光谱反射率在全波段均有所增加,在可见光波段变化率高于近红外波段;比较UVE、CARS、UVE-CARS、CARS-UVE这4种变量优选方法,得到最佳变量优选方法为UVE-CARS,该方法从2001个波长变量中优选得到84个变量作为土壤有机质的敏感波长,分布于561—721、1 920—2 280 nm波段覆盖范围;基于敏感波长的PLSR、BPNN模型性能均优于全波段模型,其中,基于敏感波长的BPNN模型的估测能力高于PLSR,模型验证集R~2、RMSE、RPD、MAE、MRE值分别为0.74、1.33 g·kg~(-1)、2.02、1.04 g·kg~(-1)、6.2%,可实现土壤有机质含量的有效估测。【结论】通过训练集获得的土壤有机质敏感波长,能够实现对该试验区同种土壤类型样本土壤有机质含量的有效估测;利用去有机质试验结合变量优选方法确定的敏感波长建模,不仅将输入波长压缩至全波段波长数目的 4.2%,而且提升了模型估测精度,降低了变量维度和模型复杂度,为快速准确评估农田土壤有机质含量提供了新途径。     

武夷山地区土壤有机质高光谱模型建立与评价

[目的]利用高光谱遥感,对武夷山土壤有机质进行研究,建立了土壤有机质高光谱反演模型,为今后武夷山地区土壤有机质含量的快速测定提供理论依据。[方法]利用ASD Field Spec Pro地物光谱仪对不同有机质土壤进行光谱测量,采用有机质速测法对土壤有机质含量进行测定。[结果]762 nm为土壤有机质的敏感波段,其相关系数为-0.771,然后建立拟合方程为:Y=61.823-129.274x,拟合度为0.820。[结论]提出今后亚热带地区土壤高光谱的研究方向。     

次生盐渍土高光谱特征研究

基于次生盐渍土修复过程中硝酸盐含量和同步实测光谱数据,针对原始光谱数据及其不同变换后7种光谱数据集,分别以相关系数极值和间隔偏最小二乘2种方法分析其最佳敏感波段范围。在此基础上,运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法,分别基于全波段(400~1 650nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了次生盐渍土壤NO-3含量的光谱反演模型。结果表明,采用2种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在844.5和846.18nm;基于全波段与最佳敏感波段的土壤NO-3含量光谱反演模型,均以原始反射光谱经一阶微分处理的结果更为显著;其中,基于间隔偏最小二乘法提取的775~899和1 025~1 149nm为最佳敏感波段的预测模型,其决定系数R2p与标准差(root mean standard error of prediction,RMSEP)分别为0.962和0.057。该研究结果可为今后次生盐渍土中硝酸盐含量的快速无损检测提供重要的科学参考。     

利用模拟宽波段数据定量反演关中平原土壤有机质含量研究

[目的]以陕西杨凌示范区耕层土壤为对象,通过采集、测定耕层土壤的有机质含量,并结合野外相应高光谱数据和光谱响应函数,利用模拟宽波段数据估测土壤有机质含量。[方法]通过分析土壤有机质含量与光谱间的内在关系,筛选敏感波段,构建估测土壤有机质含量模型;以宽波段波段响应函数、土壤高光谱数据为基础,通过模拟宽波段数据,构建估测土壤有机质含量模型;通过高光谱与模拟宽波段数据的对比分析,研究基于宽波段遥感数据定量估测土壤有机质含量的可行性。[结果]基于宽波段数据估测土壤有机质的精度相对较高。[结论]利用宽波段数据估测土壤土壤有机质含量具有可行性,2%并非利用光谱数据估测土壤有机质含量的下限。     

基于星载高光谱数据的南京新济洲湿地土壤有机质估测研究

在高光谱数据预处理、土壤有机质高光谱敏感波段提取基础上,建立多元线性回归、最邻近法、装袋算法、多元感知器、随机森林5种遥感估测模型。用10折交叉验证方法,借助相关系数、绝对误差、均方根误差、相对误差、相对均方根误差5个指标,对遥感估测模型结果进行精度评价,选择精度最高的模型进行湿地土壤有机质遥感估测和空间分析。结果表明:土壤有机质高光谱敏感波段主要集中在925、1 144、1 477、1 780 nm 4个波段;在预测土壤有机质的5种模型中,多元线性回归模型预测精度最高,随机森林次之;土壤有机质空间分布呈现由洲滩中间向四周逐渐增加的带状分布格局;新济洲沼泽地土壤有机质含量最高,为2.22%;靠近沼泽的林地次之;植被覆盖度较低的农地和裸地的土壤有机质最低,为0.43%;这种土壤有机质空间分布格局与研究区土壤类型的带状分布存在密切联系。     

基于高光谱数据的北疆绿洲农田灰漠土有机质反演

为了探寻快速、准确估测土壤有机质含量的方法以推动精准农业化进程,以北疆绿洲农田灰漠土为研究对象,通过野外实地调查收集土壤样品,室内化学分析测得土壤样品有机质含量,暗室内利用SVC HR-768高光谱仪测定土壤样品光谱反射率。通过对土壤光谱反射率进行倒数、对数、一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分变换,运用单相关分析法提取土壤光谱特征波段,采用多元逐步方法对土壤有机质含量定量反演,分析研究土壤有机质含量和室内土壤光谱的特征关系。结果表明,在波长567、1 697 nm和2 221 nm处,采用反射率对数的一阶微分建立的土壤有机质含量反演模型预测精度最高,模型决定系数达到0.82。北疆绿洲农田灰漠土土壤有机质含量高光谱反演模型的建立为土壤有机质的快速测定提供了新的途径。     

基于PLSR的土壤δ~(13)C含量光谱特性

为探究土壤δ13C含量光谱特性,对庐山土壤进行VIS-NIR光谱测试和响应特征分析,分别使用相关性分析和逐步缩小采样间隔的方法确定了δ13C含量光谱响应最佳波段,应用PLSR构建了δ13C含量与光谱反射率的关系模型。结果表明:土壤中的δ13C含量随着土壤海拔高度的增加而增加,在同一海拔下δ13C含量随土壤深度的增加而降低。δ13C的光谱特性与有机质的光谱特性具有较好的一致性,其光谱反射率均与δ13C含量呈负相关关系;580~800nm波段为δ13 C含量的敏感波段,在该波段所建模型优于以全波段的光谱反射率为自变量的关系模型。     

土壤水与有机质对高光谱的作用及交互作用规律

【目的】定量揭示土壤水分与有机质对高光谱的作用规律,为提高土壤水分、有机质的光谱估测精度提供基础。【方法】以山东省泰安市岱岳区90个棕壤土样为研究对象,进行室外光谱采集、室内土壤水分和有机质测定,运用Savitzky-Golay filter对光谱曲线进行平滑去噪预处理。根据含水量、有机质含量的高低将土壤样本分为9组,运用比较法对9组原始光谱数据进行分析,初步探究土壤水、有机质对光谱的作用规律。然后采用相关分析法,分析水、有机质与土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)、光谱一阶微分变换(first order differential reflectance,D(R))以及分组光谱的相关性。在假定其他影响因素基本相同的条件下,利用有交互作用的双因素方差分析法,定量分析水、有机质对土壤光谱反射率、光谱一阶微分的作用程度及其交互作用。根据土壤水与有机质的交互作用规律,按相关系数较大而交互作用小的原则选取特征因子,采取偏最小二乘回归模型建立土壤有机质含量的高光谱估测模型,分析依据两者交互作用规律选取的因子对提高光谱估测模型精度的有效性。【结果】在田间持水量范围内,水对土壤光谱反射率影响起主要作用;水与有机质对土壤光谱客观存在交互作用,当土壤含水量小于10%时,600—1 800 nm的原始光谱能较好反映有机质的作用,而当土壤含水量大于15%时,有机质的作用几乎被水的作用所掩盖。水、有机质对土壤原始光谱的作用及其交互作用分别在360—1 800,410—1 800,509—1 800 nm达到显著水平,且三者均在1 951—2 450 nm达到显著水平(α=0.05);对土壤光谱的作用程度由大到小依次为:水、有机质、交互作用;在425—1 800 nm水对土壤光谱的作用大约是有机质的5—8倍,在1 950—2 300 nm为8—12倍;在350—2 500 nm有机质对土壤光谱的作用大约是水与有机质交互作用的2倍。光谱经一阶微分变换之后,在450—530、600—790、1 019—1 027、2 000—2 020以及2 045—2 075 nm土壤水的作用增强,而在其他波段处减弱;土壤有机质的作用在471—824、851—949、967—1 140、1 172—1 340、1 379—1 428、1 450—1 770、1 953—2 122、2 174—2 199以及2 271—2 342 nm处得到增强,而在其他波段处减弱。水与有机质的交互作用也在不同波段处有所变化,但相对于土壤水与有机质的作用变化幅度而言是相对减弱的。基于土壤水与有机质的交互作用规律选取的特征因子,所建立的土壤有机质高光谱估测模型精度有所提高,其中16个检验样本的决定系数R2由不考虑交互作用的0.6764提高到0.7934。【结论】研究表明,在反演土壤含水量时,可以不考虑有机质对光谱的影响;而在反演有机质含量时,必须要剔除水对反射率的影响,还要考虑水与有机质对光谱的交互作用。考虑水与有机质对土壤光谱的交互作用,可有效提高土壤有机质的光谱估测精度。     

可见-近红外光谱预测土壤有机质含量的研究

[目的]基于土壤可见-近红外直接测定系统,重点研究和开发土壤有机质含量的校正分析模型。[方法]主要利用测试系统对来自关帝山森林土壤的20个样本在400～1 000 nm范围内进行光谱测试和分析。[结果]采用光谱法测定的有机质含量与采用权威化学方法测定的值基本一致。[结论]使用偏最小二乘回归分析,建立了土壤有机质与土壤光谱特性的预测模型。     

基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演

以托克托县境内120个土壤有机质含量以及对应光谱数据为数据源,探究了不同土壤类型与土地利用类型下土壤有机质高光谱反演研究的可行性,采用连续小波变换对原始光谱（R）、光谱倒数（1/R）、光谱对数（LnR）、光谱一阶微分（R′）进行分解生成小波系数并与土壤有机质进行相关系分析,提取特征波段建立BP神经网络与支持向量机模型（SVM）。结果表明：①R、1/R、LnR、R′与土壤有机质相关系数经过连续小波变换后,较之前增加了0.204、0.090、0.199、0.252,表明连续小波变换可深度挖掘光谱潜在信息,提升与有机质含量之间的相关系数。②未经过连续小波处理前,SVM无法实现对当地土壤有机质含量的预测,经过处理后,模型SVM-CWT-R与SVM-CWT-R′的精度决定系数分别达到了050、0.56,均方根误差为0.17、0.15,相对分析误差为1.62、1.53,实现了对土壤有机质的有效估算。③经过连续小波变换后BP神经网络预测模型结果得到提升,其中BP-CWT-LnR预测模型效果最佳,精度决定系数达到0.76,较之前BP-LnR提升了0.2;均方根误差达到015,降低0.04;相对分析误差为2.12,增加了0.87。因此利用BP-CWT-LnR高光谱反演模型进行区域土壤有机质遥感监测,可为当今精准农业提供理论参考与技术支持。     

基于宽波段数据定量反演土壤有机质含量的研究

定量分析了北京顺义、通州区土壤高光谱反射特征,利用资源三号、高分一号、高分二号传感器的光谱响应函数,结合高光谱数据生成相应宽波段模拟数据;将土壤光谱数据、拟合宽波段数据分别与实测土壤有机质含量开展相关性分析,提取并筛选敏感波段,利用偏最小二乘法建立基于高光谱数据的土壤有机质含量预测模型;依据宽波段模拟数据和实测土壤有机质含量的相关性,提取并筛选敏感波段,建立土壤有机质含量预测模型。结果表明,在基于土壤高光谱数据建立的土壤有机质含量预测模型中,以对数的一阶微分为最优,其R和RMSE分别为0.697和0.195,偏最小二乘法得到的反演土壤有机质含量的模型是可靠的;在基于模拟宽波段构建的土壤有机质含量估测模型中,以高分一号的拟合精度最高,R和RMSE分别为0.334和0.240;受室外不可控因素的影响,模拟宽波段数据在估测北方地区土壤有机质含量方面仍需进一步研究。     

基于可见/近红外光谱的土壤有机质快速测定方法的研究

[目的]研究在野外直接测定土壤有机质含量的方法。[方法]以重铬酸钾容量法(外加热法)测定土壤样本有机质含量作为真实值,在不进行土壤样本预处理的前提下,利用近红外光谱直接扫描未作处理的土壤样本,测定土壤有机质含量,以其作为土壤有机质含量的预测值。[结果]利用620和1 900 nm的波长组合,可以较好地预测土壤有机质含量,预测模型(定标模型)的相关系数为0.9,极为显著。[结论]该模型对同类土壤有机质含量的预测效果很好,预测值与实测值的相关系数达到0.95。