光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质(SOM)含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数logR、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/logR、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(logR)′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数(1/logR)′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法建立SOM含量估测模型。结果表明:(1)1/R和(1/R)′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm光谱分辨率对于1/R和(1/R)′光谱变换下的MLSR与PLSR估测SOM含量的精度都较高,为较适宜的光谱分辨率;(3)SOM含量估测的光谱分辨率并非越高越好,适度的降低光谱分辨率以及选择合适的光谱变换方法,不仅可以减少数据处理的工作量,也可以提高SOM含量的估测精度。     

中红外光谱土壤有机质含量估测研究进展

中红外光谱波段(2.5 ～ 25 μm)对土壤有机质内部分子振动高度敏感,基于中红外光谱技术的土壤有机质含量估测是土壤学科新兴的研究方向和热点。文章采用文献综述的方法,全面总结了土壤有机质含量中红外光谱估测方法的发展和应用,简述了中红外光谱响应与土壤有机质分子结构的相关性研究,对比分析了室内台式、手持式和机载中红外光谱设备估测土壤有机质含量的优势和局限性,比较分析了中红外、近红外、可见光 - 近红外光谱及其光谱组合估测土壤有机质含量的模型精度和稳定性,总结分析了基于中红外光谱技术的土壤有机质含量建模方法研究进展,以及土样制备、光谱数学变换、敏感波段选择等前处理对土壤有机质含量估测精度的影响研究,最后提出了土壤有机质含量中红外光谱估测存在的问题及发展趋势,为土壤有机质含量的测定工作提供参考。     

风云二号静止气象卫星数据估算土壤表面水分方法研究

考虑到土壤水分会影响地表温度随太阳辐射变化的幅度,本文提出利用多时相热红外波段和可见光波段数据反演地表水分的算法,并利用第一代静止气象卫星——风云二号数据估算了2010年9月30日和10月20日西北地区范围的土壤表面水分,并与先进机械辐射扫描计(advanced mechanically scanned radiometer:AMSR)土壤水分产品进行比较验证。结果表明:该算法估算的土壤表面水分与AMSR土壤水分产品相关性为0.52,两者的均方根误差在0.025 g.cm 3以内,最大误差不超过0.07 g.cm 3。同时,利用该算法生成西北地区土壤表面水分空间分布图,与同期降水资料相比较,两者空间分布较为一致。此外,该算法可获得5 km×5 km空间尺度的土壤表面水分,提高了土壤水分遥感估算的空间分辨率。     

半干旱地区矿区土地利用时空演变与预测

半干旱地区矿区的土地利用格局在采矿干扰下发生着巨大变化,以全国八大煤炭生产基地之一的山西省大同矿区为研究对象,分析1985-2015年土地利用类型的时空变化以及影响土地利用变化的驱动因子,构建RF(Random Forest,RF)-FLUS(Future Land Use Simulation,FLUS)模型模拟预测...     

用MODIS数据监测冬小麦冠层反照率变化信息的方法研究

采用冬小麦主要生育期内冠层反照率的地面观测数据和MODIS反照率产品数据,分析了在冬小麦生长期时间序列上MODIS遥感图像端元反照率与地面观测不同空间尺度反照率的变化规律。提出了基于高空间分辨率图像分类的先验知识提取MODIS端元反照率的方法。研究结果表明,MODIS端元反照率与地面观测反照率随冬小麦生育期的变化趋势相同,两种观测尺度反照率的观测值差别小于4%,研究方法为MODIS反照率产品在大面积农田研究中的应用提供了参考。     

星载高分五号高光谱耕地主要土壤类型土壤有机质含量 估测——以黑龙江省建三江农垦区为例

为了评价国产星载高分五号(GF-5)高光谱影像估测土壤有机质(SOM)含量的潜力,以及不同土壤类型对SOM含量光谱估测精度的影响,本研究以黑龙江省建三江农垦区为研究对象,获取了覆盖研究区域的GF-5高光谱影像和188个土壤样本。对提取的样点GF-5光谱反射率数据进行了反射率倒数、对数、一阶微分等9种光谱数学变换,并采用相关系数法确定了SOM含量的光谱敏感波段。采用偏最小二乘回归(PLSR)线性统计建模方法,对研究区域全部土壤类型以及草甸土、沼泽土、黑土等主要土壤类型,分别构建了光谱全波段和敏感波段的SOM含量估测模型,并进行了精度评价。结果表明,基于GF-5光谱数据的研究区域全部土壤类型的SOM含量估测精度不理想,最优模型精度决定系数(R2)为0.265,均方根误差(RMSE)为4.647%,相对分析误差(RPD)为1.135;不同类型土壤在SOM含量光谱估测精度差异较大,草甸土和沼泽土的SOM含量估测精度不高,但黑土的SOM含量估测精度较高,其中全波段光谱反射率对数一阶微分(LnR)′的SOM含量估测精度最高,R~2=0.729,RMSE=1.065%,RPD=1.850,SOM含量估测模型可用。按照不同土壤类型构建SOM含量估测模型可以进一步挖掘GF-5高光谱遥感估测SOM含量的潜力。