基于高光谱与电磁感应技术的干旱区绿洲土壤含水量反演研究

为实现干旱区绿洲土壤含水量的快速、准确监测,利用采集自渭干河-库车河绿洲的84个表层(0~10cm)土壤样本,通过利用电磁感应仪(EM38)将所测解译后数据代替实测土壤含水量数据,将高光谱反射率重采样为Landsat8卫星遥感波段反射率,在选取光谱特征参数、提取敏感波段的基础上,利用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤含水量模型,将最优估算模型应用于遥感影像,实现研究区土壤含水量遥感反演。研究结果表明:(1)利用EM38所测水平模式土壤表观电导率与土壤含水量拟合效果最优,能够代替实测土壤含水量进行后续建模分析。(2)相比3种单一的光谱特征指数,利用多种光谱特征指数所建土壤含水量估算模型的建模效果更优,其干、湿各季建模集决定系数R~2大于0.7,均方根误差(RMSE)均小于0.5%,RPD均大于2,能够作为有效手段估算干旱区绿洲土壤含水量。(3)不同季节土壤含水量遥感反演值与实测值决定系数R~2均大于0.6,均方根误差(RMSE)均小于0.6%,显示了较高的预测精度,证明利用电磁感应技术与高光谱相结合能够实现对干旱区绿洲土壤含水量的精准、高效监测。     

干旱区盐渍化土壤高光谱遥感信息分析与提取

以干旱区典型区域新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,以环境小卫星高光谱影像及野外实测土壤含盐量为主要数据源,进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应最敏感波段,利用多元线性回归分析方法,建立基于HSI影像的研究区土壤含盐量定量反演模型。结果表明:研究区土壤含盐量与HSI波段的敏感性随着波长的增加而增强,位于近红外波段范围(797.826-923.913nm)的相关系数R普遍较高,基本在0.7左右。土壤光谱反射率对数的倒数一阶微分变换在628.261nm和923.913nm的波段组合为最佳敏感波段,所构建的土壤含盐量反演模型为最优模型,模型方程为Y=-11.731-114.996X628.261-186.637X923.913,模型及检验的决定系数R2都在0.85以上,均方根误差RMSE约为2.7。该模型的建立为地区土壤含盐量信息的提取及监测提供了参考。     

基于野外实测高光谱数据的干旱区耕作土壤含水量反演研究

利用2011年3月野外实地采集的不同含水量土壤的高光谱数据,研究了南疆地区耕作土壤草甸土含水量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了一元线性回归与多元逐步回归的土壤含水量预测模型.结果表明,土壤含水量在380～ 1080 nm波段与反射率呈负相关关系;反射率经倒数(1/R)、对数(logR)、一阶微分(R’)变换后可提高其与含水量的相关性;以50个建模样本所建立模型的相关系数均达到极显著水平,所有模型通过对37验证样本进行预测,比较决定系数、均方根误差、相对误差后,表明多元逐步回归模型的预测能力要优于一元线性回归模型,从所有模型中优选出以698、702、703、746、747 nm波段反射率倒数(1/R)建立的多元逐步回归模型为最优模型,该模型实测值与预测值之间的R2为0.9199,RMSE为1.6026,RE为0.6517,可用于基于野外高光谱数据的土壤含水量的估测.     

基于SPA-MLR方法的土壤含水量光谱预测模型研究

以人工调配的不同含水量土壤的高光谱数据为基础,运用11种常规的变换方法对原始光谱反射率进行变换,使用连续投影算法(SPA)提取特征波段,然后建立多元线性回归(MLR)模型,并对不同模型进行评价比较,旨在选择监测土壤含水量的最佳高光谱模型,实现土壤含水量高光谱监测。结果表明,随着土壤含水量的增加光谱反射率先升高后降低;使用SPA提取的特征波段为3~5个,且不同变换处理后提取的特征波段存在差异。利用特征波段建立MLR回归模型,表明原始光谱经一定数学变换处理可以提高土壤含水量高光谱监测精度,其中对数的一阶微分变换处理(T_8)后建立的SPA-MLR模型监测精度最高,其校正模型表现为R~2=0.957,RMSE=2.16,RPD=4.74,验证模型表现为R~2=0.903,RMSE=3.41,RPD=2.95。故基于反射率对数一阶微分变换处理所建立的SPA-MLR模型可以更好地实现土壤含水量的高光谱监测。     

基于Landsat 8 OLI影像的三江源区表层土壤全氮空间格局反演

利用Landsat 8 OLI影像反演三江源区玉树、称多及玛多县的表层土壤全氮含量空间分布格局,选取光谱反射率(R)、光谱反射率的倒数(1/R)、光谱反射率倒数的对数〔lg(1/R)〕3个光谱指标,与表层土壤(0~30 cm)全氮实测数据进行相关性分析,筛选相关性最高的光谱指标,以达到显著性相关水平波段的主成分分量建立回归模型。结果表明:OLI影像的B1~B4和B7的R、1/R、lg(1/R)均与实测全氮数据达到显著性相关水平,以lg(1/R)变换最为明显;利用这5个波段lg(1/R)的第一、第二主成分建立负二次多项式回归模型,其中建模样本的R2为0.621,RMSE为2.075,验证样本的R2为0.730,RMSE为1.493,RPD为1.849,反演模型精度较高,稳定性较好。利用OLI影像可较好的估算表层土壤全氮含量的空间分布格局。     

典型龟裂碱土光谱特征分析及碱化程度预测

以宁夏银北地区典型龟裂碱土为研究对象,表层土壤光谱反射率选择平滑、倒数等7种数据处理方式,采用全回归、逐步回归和偏最小二乘三种回归方法,分析龟裂碱土光谱特征,筛选对土壤pH值和ESP的敏感波段,建立龟裂碱土碱化信息的预测模型。结果表明：龟裂碱土的光谱反射曲线属于缓斜型;土壤表层反射率与土壤pH值和ESP在研究波段内均呈极显著正相关关系;反射率倒数对数的一阶微分和反射率的一阶微分在特征波段范围表现较好;反射率与土壤pH值的相关性优于与土壤ESP的相关性。从拟合度和选用敏感波段的多少整体考虑,采用偏最小二乘回归来拟合土壤pH值和ESP的方程最佳,拟合度分别达到0.93和0.8367。     

基于实测高光谱和电磁感应的绿洲土壤含水量估测

以新疆渭-库绿洲为研究区,利用电磁感应和高光谱技术并以地形因子作为辅助参量,构建土壤含水量的支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型,采用泛克里金法(Universal Kriging)将预测的土壤含水量进行插值在地图上实现空间可视化。结果表明:1)表层土壤含水量与表观电导率具有良好的相关性,两种模式相结合建立的土壤含水量解译模型的拟合优度达到0.853。2)原始反射率光谱经微分变换后更能凸显出细微差异,利用原始一阶微分建立的SVR土壤含水量模型,预测集决定系数(R2)为0.913,相对分析误差(RPD)为2.06,该模型具有较高的预测精度和稳定性。3)表层含水量空间分布不均,由绿洲内部到荒漠-绿洲交错带再到荒漠呈现逐渐减少的趋势。综上所述,利用该支持向量机模型对绿洲土壤含水量的预测具有实际与理论意义。     

新疆阜康荒地土壤有机质高光谱特征及其反演模型研究

针对干旱区荒地土壤贫瘠且有机质含量少,难以快速、准确测定的问题,以阜康中部荒地土壤为研究对象,对64个样点野外光谱进行测定和室内土壤样品农化分析,在原始反射率(R)基础上,利用ENVI5.1软件提取光谱反射率一阶微分(R')、倒数的对数(lg(1/A))、倒数的对数一阶微分(lg(1/A)')、去包络线(CR)等4种光谱反射率,分析了5种光谱反射率的变换形式与土壤有机质含量的相关性,基于全波段(450～2 350 nm)和显著性波段(相关系数通过P=0.01水平检验),利用偏最小二乘法回归(PLSR)建立土壤有机质含量的高光谱预测模型。结果表明:(1)对不同有机质含量的土壤光谱去包络线后,光谱曲线吸收特征差异更加显著,且土壤有机质含量越多,土壤光谱反射率越低。(2)土壤反射率经过数学变换后提高了与有机质含量的相关系数。(3)在全波段的PLSR中,CR、R'和lg(1/R)'模型的RPD均大于2.0,表明预测能力极好。其中以CR的预测精度最为突出,其模型R2和RMSE分别为0.79、4.12,RPD为2.18。在显著性波段的PLSR中,虽然R'和CR的模型RPD均大于2.0,可以准确预测有机质含量,但CR的R2,RPD更高;基于全波段PLSR模型精度均略优于显著性波段,但其使用数据量大,增加了计算量。同时,其CR模型的RPD仅比显著性波段模型的高0.03。因此,选择显著性波段CR模型作为估测该荒地土壤有机质含量的模型更为简洁、科学、可行。     

准噶尔盆地人工林地土壤全盐的高光谱反演

随着高光谱遥感技术的快速发展,通过其定量估测土壤化学成分具有很好的可行性。使用ASD Pro FieldSpec3便携式光谱仪,测量准噶尔盆地人工林地风干土壤样品的可见光-近红外光谱,利用土壤反射光谱值预测全盐的含量。首先,通过皮尔森相关系数分析方法,计算土壤全盐与土壤反射光谱之间的相关性,其中土壤光谱值的二阶导数与土壤全盐的相关系数最高为0.806,均方根误差最小为1.508。其次,在基于光谱反射率的基础上,通过多元统计回归分析,表明土壤光谱在1 130 nm、1 430 nm和1 930 nm波段的全盐反演模型预测的效果较好,可以利用这3个波段建立回归方程,对土壤全盐进行反演估算。     

于田绿洲土壤盐渍化遥感监测研究

首先对含有7个多光谱波段的TM图像分别做了主成分、缨帽变换.然后在对遥感数据及其派生数据分析的基础上,得出可见光、近红外波段之一和第三主成分及绿度特征.做RGB彩色合成能够较好地揭示干旱区盐渍化土壤信息,此方法处理的效果受表层土壤含水量的影响.最后对合成图像分类,得出研究区盐渍地的数量和空间分布状况.     

基于Sentinel-2A遥感数据对吉林白城市土壤含盐量的反演

基于Sentinel-2A遥感数据,结合白城市表层土壤采样的全盐含量化验值,利用统计与拟合分析的方法,建立土壤盐渍化遥感监测模型,对研究区表层土壤含盐量进行反演分析。结果表明:①研究区土壤的反射率与含盐量呈正相关,相关系数在Sentinel-2A第5波段(中心波长为0. 705μm)达到最大值,为r=0. 902,利用第5波段反射率建立的土壤含盐量反演模型TSC=50. 776R_5-8. 262,模型的决定系数R~2=0. 813,检验样本的均方根误差RMSE=0. 814 g·kg~(-1);②将反射率进行指数、幂、S曲线等数学变换后,可以显著提高拟合精度,其中,第8波段反射率的幂函数变换后,建立土壤含盐量的单波段反演模型TSC=77. 51x~(2. 346)精度最好,模型的决定系数R~2=0. 888;③利用多元逐步回归分析的方法建立土壤含盐量的多波段反演模型TSC=-13. 810+38. 973R5-14. 122e~(R_5)+23. 896R_8~(2. 248)+1. 743ln(R_9),模型的决定系数为R~2=0. 924,检验样本的均方根误差为RMSE=0. 736 g·kg~(-1)。     

基于高光谱数据的土壤电导率估算模型——以河套灌区沙壕渠灌域沙壤土为例

文中采用FieldSpec3便携式地物光谱仪,基于在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域获取的含盐土壤高光谱反射率数据构建了两种土壤电导率的估算模型。第一种模型利用全波段(350nm-2500nm)光谱反射率数据作为自变量,采用偏最小二乘回归法拟合回归系数,第二种模型选取光谱吸收特征指数作为预测因子,采用稳健回归法构建估算模型。通过与人工测量值相比,两个模型模拟结果的相对误差平均值在2%以内,相对误差的绝对值在17%以内,模拟值与实测值相关系数在0.97以上,表明构建的模型可以用于该区域土壤电导率的估算。     

基于Landsat8吉林中北部地区土壤有机质定量反演研究

以Landsat 8 OLI遥感影像为数据源,以吉林省中北部黑土过渡区为研究对象,对研究区进行土壤实地采样并化验土壤有机质含量,采用多元回归分析的方法,建立土壤有机质含量的反演模型,反演研究区土壤有机质含量。结果表明:研究区土壤反射率与有机质含量呈负相关,其中,第5波段达到最大值,为-0.827;将反射率进行倒数、对数等变换后可以显著提高与有机质含量的相关性;以第4、第5、第6波段反射率倒数为自变量,利用多元回归分析方法建立起来的反演模型,模型判定系数R2=0.860,总均方根误差RMSE=0.229,反演研究区土壤有机质含量获得了良好的效果。本研究成果实现土壤有机质含量监测的准确性与时效性,为我国黑土区土壤光谱分析提供借鉴,为区域土壤生态环境监测提供数据支持。     

干旱半干旱区植被盖度信息提取技术研究

为系统地研究干旱半干旱区植被盖度提取方法,比较了目前常用的几种高光谱影像植被盖度提取技术。结果表明:采用NDVI建立的像元二分模型对植被盖度的估测能力低于直接采用NDVI建立的回归模型;4种处理的PCR模型植被盖度估测的建模精度由高到低为:CR>NO>FD>SD;4种处理的PLSR模型植被盖度估测的建模精度由高到低为:FD>NO>SD>CR;FCLS分解的结果明显优于LS模型;综合分析后,认为基于FD的PLSR模型对研究区植被盖度估测效果最佳。文中研究旨在为干旱半干旱区植被盖度的更深入研究提供参考。     

艾比湖湿地自然保护区典型群落土壤理化性质分析

对艾比湖湿地自然保护区16个典型群落的土壤理化性质进行分析,试验结果表明：1）土壤水分的空间分布特征反映了阿齐克苏河河谷沿线西部较东部干旱的现象;土壤盐渍化现象严重,且碱化现象较明显,土壤pH值垂直分布无明显特征;有机质含量,P含量均贫乏。2）含盐量与含水量呈正相关（R=0.584）,与P含量相关性不明显（R=-0.1...     

基于室内高光谱数据的多种类型土壤有机质估算模型比较

基于高光谱数据的土壤有机质反演是土壤遥感及精准农业的重要研究内容,然而不同的光谱处理及建模方法使得模型的估算能力及精度差异明显,限制了模型之间的通用性。为了构建陕西省土壤有机质含量估算的最优模型,以陕西省9种主要土壤类型的216个土样的光谱反射曲线和土壤有机质含量为数据基础,将光谱反射曲线进行一阶微分d(R)、倒数对数log(1/R)、倒数对数一阶微分d[log(1/R)]和包络线去除N(R)4种变换,结合一元线性回归(SLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种建模方法构建了不同的土壤有机质含量估算模型。结果显示:不同类型土壤的反射光谱曲线总体态势基本一致,吸收特征位置基本相同,且土壤有机质含量与光谱反射率呈负相关态势;基于d [log(1/R)]光谱变换构建的SVR估算模型精度最高,建模集和验证集的判断系数(R~2)分别为0.9210、0.8874,验证均方根误差(RMSE)为2.18,相对分析误差(RPD)达到2.8751,是估算陕西省土壤有机质含量的最优模型,PLSR次之,SLR最差。     

基于Quickbird影像的碱化土壤pH值定量监测研究

土壤碱化对干旱区农牧业发展危害严重,当前对碱化程度的评估主要为实验室理化性质测定及实地土壤光谱测定。土壤pH值是土壤碱化程度预测的重要参数,为讨论高分辨率卫星数据快速、准确获取土壤碱化程度的可行性,以准噶尔盆地东南缘新疆奇台碱化土壤为研究对象,通过对采样点Quickbird数据的反射率及其土壤pH数据的相关分析,探究其对土壤碱化程度预测的"敏感"波段,并建立影像反射率与土壤实测pH值之间的多种回归预测模型,选择模型判定系数、均方根误差等进行模型精度评价,得到土壤碱化程度预测的最优模型。结果表明:Quickbird影像各波段反射率均能较好反映研究区土壤的碱化程度。630~690 nm范围的band3是预测碱化土壤pH预测的最"敏感"波段。band1、band2和band3所建立的碱化土壤pH值定量模型精度最高,其预测精度达到82.41%,明显高于LANDSAT数据所建立的模型。     

克里雅绿洲浅层地下水与土壤特征的局部空间关系

通过优选的空间插值方法、网格单元法、地理加权回归(GWR)与最小二乘法(OLS)等方法的综合运用,系统研究典型干旱区绿洲的浅层地下水特征(埋深、电导率)与表层土壤特征(含水率、电导率)的空间分异与局部空间关系。结果表明:空间拟合方法上,表层土壤电导率与含水率的空间关系回归适用OLS模型,其余指标间空间关系采用GWR模型更优;空间关系上,土壤电导率与含水率的全局相关系数为极显著的0.85,局部相关性上绿洲西部明显高于东部;土壤电导率与地下水电导率的全局相关系数极显著(R=0.602),但局部相关性上同时具有正相关与负相关特征;土壤含水率与埋深、地下水电导率与埋深均呈全局负相关,但在局部出现正相关;地下水埋深由绿洲西北至东南逐渐增加,地下水电导率由西南至东北依次呈现低—高—低的特征,表层土壤电导率与含水率由西至东均呈现低—高—低—次高的特征; GWR较OLS方法能够反映更多的空间异质特征,通常在总体相关水平下,局部可能出现相关性相反或大小不同的相关性。     

基于条件植被温度指数的干旱监测研究

以黑龙江军川农场为研究区域,应用Landsat TM卫星遥感数据计算和反演归一化植被指数和地表温度,采用条件植被温度指数(VTCI)的方法对该区域进行土壤表层水分监测.通过与同一时期的LST和NDVI模型的反演结果进行对比,结果表明:VTCI与该模型的纹理特征相似,干旱的分布规律几乎一致.应用土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行验证,验证结果表明VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,进一步证实了VTCI是一种实时的干旱监测方法.     

基于HJ-1A高光谱影像的土壤盐碱化遥感研究

探讨了使用HSI影像研究大面积土壤盐渍化状况的可行性。方法是:使用HSI影像作为数据源,将大气校正以后的地表反射率进行多种数学变换,然后与采样土壤含盐量的化验数据进行回归分析,建立土壤含盐量的反演模型,最后将采样点土壤含盐量的反演值与实测值进行比较,评价模型的预测能力。结果表明:HSI影像经过大气校正后可以消除水汽对反射率的影响,有利于土壤含盐量的反演;影像中的反射率经过一阶微分(R')、倒数的一阶微分(1/R)'等数学变换后可以显著提高与土壤含盐量的相关系数,判定系数R2达到0.547和0.556;利用回归分析方法所建立的反演模型能够较好的反演松辽平原盐碱土的含盐量。