含水率对土壤有机质含量高光谱估算的影响

土壤含水率对有机质(soil organic matter,SOM)含量高光谱估算精度有很大的影响。为了探讨SOM高光谱估算中土壤含水率的影响,该文对烘干土、风干土和质量含水率为5%~40%(按5%递增)的土壤样本进行了室内高光谱测量,对光谱数据进行了反射率、反射率一阶导数和反射率倒数对数3种光谱数据变换,运用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)建立了相应的SOM估算模型。结果表明,风干土的SOM高光谱估算精度较好;当含水率水平小于25%时,SOM估算模型精度受含水率的影响较大,光谱数据进行反射率倒数对数变换后的模型精度最高;当含水率水平大于等于25%时,水分对土壤光谱反射率的影响要大于SOM,不适宜利用土壤光谱数据进行SOM含量高光谱估算。该研究可为大田环境不同含水率情况下光谱估算SOM提供参考。     

基于小波特征和冬小麦生理参数的土壤水分高光谱模型优化

土壤水分是影响作物生长的关键因子,在精准灌溉中估算土壤含水率有重要意义,结合作物生理参数与叶片光谱特性,能够在一定程度上增强土壤含水率遥感监测模型的稳定性。为了提高土壤含水率遥感监测模型在冬小麦多种物候期的适用性以及迁移能力,该研究通过连续小波变换增强光谱对叶片不同生化生理指标的响应后,通过变量投影重要性分析方法对冬小麦叶片含水率、叶绿素、叶面积指数敏感的光谱特征进行特征筛选,结合偏最小二乘回归构建土壤含水率模型,并与土壤含水率所选特征建立的监测模型在独立年份数据与不同传感器之间进行比较。结果表明,土壤含水率变化显著改变了冬小麦叶绿素以及叶面积,进而影响了小麦冠层光谱,小尺度小波变换可以增强冬小麦冠层光谱和土壤含水率的相关性（相关系数由0.46提升至0.61）。综合基于地面非成像数据集和机载成像数据集进行的模型验证结果,基于叶绿素所选小波特征在2021年高光谱非成像数据集和2022年机载成像数据集构建的土壤含水率监测模型表现最优,其中基于1尺度叶绿素小波特征构建的模型效果最好,其在独立非成像数据集验证中决定系数为0.541,均方根误差为2.42%,在成像数据集验证中决定系数为0.687,均方根误差为1.92%。因此,通过冬小麦叶片叶绿素与连续小波变换选取的光谱特征进行土壤含水率监测的适用性更强,可以进一步提高土壤含水率监测模型的准确性及稳定性。     

基于高光谱与协同克里金的土壤耕作层含水率反演

为研究土壤耕作层(0~40 cm)含水率的空间分布情况,利用EO-1的Hyperion传感器高光谱数据,对研究区域(106°20′~109°19′E,40°19′~41°18′N)的表层(0~10 cm)含水率进行定量反演,并利用表层含水率反演结果作为协同克里金插值的协变量,同时利用103个采样点实测的耕作层含水率作为主变量,进行协同克里金插值。结果表明:通过特征指数法提取水分反演的敏感波段集中在1 295~2 224 nm波长区间,特征指数法模型校正的相关系数r0.5但模型验证的精度较低(r0.2);通过偏最小二乘法建模,模型校正的r0.8,模型验证的r0.5,效果较好;运用协同克里金插值时,将反演的表层含水率作为协变量,可以弥补主变量耕作层含水率样本点少,变异函数欠稳定的缺点,同时,所提取理论模型的块金值(C0)与基台值(C0+C)的比值均25%,随机因素比例小,模型稳健。此外,协同克里金插值方法与利用表层与耕作层含水率线性拟合进行预测相比,能够有效提高预测精度,决定系数r2和Nash效率系数(nash-sutcliffe modelling efficiency,NSE)分别提高72.6%和89.9%,因此,将高光谱反演与协同克里金方法相结合,可以综合两者优势,节约采样成本,提高预测效率。     

基于无人机高光谱影像的马铃薯叶绿素含量估测

[目的]叶绿素含量高低反映植被的健康状况与光合能力.研究准确、有效地将冠层影像反演为叶绿素含量的技术参数,以便经济快速、实时地监测作物生长状况.[方法]田间试验于2018-2020年在内蒙古阴山北麓马铃薯主产区进行,设置氮肥梯度处理,在马铃薯块茎膨大期和淀粉积累期,测定试验地马铃薯植株SPAD值,通过线性关系将其转化成...     

基于连续小波变换的潮土有机质含量高光谱估算

土壤有机质含量快速估算对于土壤肥力评价、土壤信息化管理和精准施肥具有重要意义。该文通过对北京顺义地区64个土壤样品高光谱曲线进行连续小波变换,估算了该地区潮土有机质质量分数,并与4种常用光谱变换方法进行了比较。结果表明,潮土具有与其他类型土壤类似的光谱曲线,经过去包络线处理后,在可见与近红波段都出现了明显吸收峰;采用连续小波变换方法所确定的潮土有机质估算的敏感波段为1194、486和866nm,对应小波分解尺度为2,3和4;利用小波能量系数与有机质质量分数所构建的多元线性回归模型的决定系数R2为0.67,模型实测值与预测值的检验精度R2为0.75,RMSE为0.21;而采用4种常用光谱变换方法建立的潮土有机质估测模型的R2最高只有0.09,说明连续小波变换方法更适合于潮土有机质质量分数估测。Kringing插值分析表明,应在顺义地区东南部增加取样点,以提高模型估算精度。该研究可为潮土土壤肥力的快速测定提供参考。     

基于无人机多光谱影像的土壤盐分反演模型

为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型,该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、>15～30、>30～50 cm层深度的土壤盐分含量,基于无人机多光谱影像数据,提取各地块采样点的光谱反射率,在此基础上引入红边波段计算光谱指数作为特征变量,采用支持向量机递归特征消除算法（Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination,SVM-RFE）以筛选光谱指数及未经过筛选的全指数组作为模型输入组,共构建出36个基于随机森林（Random Forest,RF）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network）等机器学习模型,确定不同作物覆盖下的最佳土壤盐分反演模型。结果表明：SVM-RFE算法筛选光谱指数构建模型精度优于未进行筛选构建的模型。对于苜蓿和玉米覆盖土壤,整体上,RF反演效果优于ELM模型和BPNN模型,反演结果能体现真实土壤盐分含量,在0～15和>30～50 cm土层上,RF模型反演效果优于其他模型,苜蓿样地验证集决定系数Rp2分别为0.71、0.58,验证集均方根误差RMSEp分别为0.026、0.033,玉米样地Rp2分别为0.67、0.64,RMSEp分别为0.111、0.094,在>15～30 cm土层上ELM反演效果较好,苜蓿样地Rp2为0.58,RMSEp为0.039,玉米样地Rp2为0.68,RMSEp为0.059。0～15 cm是作物覆盖下的土壤含盐量最佳反演深度,验证集平均决定系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.084。研究结果可为土壤盐分的快速反演提供理论依据。     

基于EPO-PLS回归模型的盐渍化土壤含水率高光谱反演

表层土壤含水率对于指导农业灌溉有重要的作用。研究表明,土壤光谱受到土壤水分和盐分的共同影响,但对于盐渍化地区的土壤含水率高光谱反演却很少涉及。该文通过对11组不同含盐量土壤室内蒸发过程连续监测,获取相关反射率光谱和水分、盐分的变化数据,利用外部参数正交化方法(external parameter orthogonalisation,EPO)预处理土壤光谱,滤除盐分(质量比0.1%~5.0%)的影响,建立经过EPO预处理后的偏最小二乘(partial least squares regression after EPO pre-processing,EPO-PLS)土壤水分预测模型。与偏最小二乘(partial least square model,PLS)模型相比,验证样本的决定系数R2和对分析误差RPD(residual predictive deviation)分别从0.722、1.976上升到0.898、3.145;均方根误差RMSE从5.087 g/(100 g)减少到3.237 g/(100 g)。通过EPO算法预处理后的模型性能提升显著,利用该方法能够有效的消除土壤盐分的影响,很好地实现盐渍化地区的水分含量估测。     

基于GA-SVM的耕地土壤重金属含量高光谱反演方法的研究

为提高耕地土壤重金属含量高光谱反演模型精度,以岳阳县某地区耕地土壤重金属铁（Fe）、砷（As）、铬（Cr）为例,提出了一种遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）的重金属含量反演模型。在对光谱进行SG平滑和10 nm重采样后,利用一阶/二阶微分、倒数对数和连续统去除光谱变换方法增强光谱特征,通过相关性分析筛选最优变换光谱,使用皮尔森相关系数与主成分分析提取各重金属光谱特征变量,分别建立SVM和GA-SVM土壤重金属高光谱反演模型并进行精度验证。结果表明,二阶微分变换光谱与各重金属含量相关性整体最突出;三种重金属在可见光波段490 nm、500 nm、510 nm和530 nm具有共同敏感特征;经GA算法优化SVM参数后,对比SVM回归模型,预测精度有明显提高,其重金属Fe、As和Cr的验证集R2分别为0.968、0.821和0.976;研究结果可为应用遥感技术反演耕地土壤重金属含量提供新的参考。     

基于机器学习算法的湖滨绿洲土壤电导率高光谱估算模型

  目的  为湖滨绿洲土壤高光谱估算土壤电导率值提供方法支持,实现区域土壤盐分快速估测。  方法  利用实测的土壤电导率值与土壤高光谱数据联合分析,采用竞争自适应重加权采样（CARS）、连续投影算法（SPA）、遗传算法（GA）筛选土壤电导率的特征波段,并基于全波段及特征波段构建BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）三种机器学习算法模型,引入偏最小二乘模型（PLSR）进行对照,比较其模型精度。  结果  研究区土壤电导率值变化范围0.02～17.22 mS cm?1,平均值为2.61 mS cm?1,变异系数为134.87%,呈现强变异性;CARS、SPA、GA算法筛选的特征波段将建模输入量分别压缩至全波段数量的0.87%、1.68%、0.70%,减少建模输入量,提升建模速率,变量方法的选择CARS > SPA > GA;三种机器学习算法模型均优于PLSR模型,决定系数（R2）平均增加20.57%,相对分析误差（RPD）平均增加17.84%,土壤电导率高光谱估算模型以CARS-SVM最优,训练集与验证集R2分别为0.76和0.75,RMSE分别为1.79 和1.68 mS cm?1,RPD分别为2.04和2.00。土层深度20 ~ 30 cm的土壤电导率高光谱估算模型精度最高,训练集与验证集R2分别为0.83和0.84,RMSE分别1.37和1.77 mS cm?1,RPD分别为2.41和2.50。  结论  基于CARS-SVM的土壤电导率高光谱估算模型精度高,估算能力最优,可以为湖滨绿洲土壤电导率估算提供科学参考。     

基于试验反射光谱数据的土壤含水率遥感反演

土壤含水率是土壤水循环研究中不可或缺的参数,已广泛应用于土壤水分的监测。土壤光谱特性的研究是土壤含水率光学遥感定量反演的基础。该研究首先通过野外调查收集土样;然后,在实验室条件下制备不同水分梯度的土壤样品,并利用便携式地物光谱仪采集不同水分梯度土壤样品的反射光谱;最后,通过试验光谱数据分析建立一个基于指数函数的土壤含水率遥感反演模型,并对结果进行精度评价。结果表明,基于指数函数的土壤含水率反演模型可以较好的反演土壤水分特征,在640 nm处土壤含水率的估计值与真实值之间的决定系数为0.7062,RMSE为3.49%。相关研究为表层土壤含水量的遥感监测提供新方法和新思路。     

玉米作物系数无人机遥感协同地面水分监测估算方法研究

该文研究不同水分胁迫条件下无人机遥感与地面传感器协同估算玉米作物系数的可行性。利用自主研发的六旋翼无人机遥感平台搭载多光谱传感器获取内蒙古达拉特旗昭君镇试验站不同水分胁迫下大田玉米冠层光谱影像,计算植被指数,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的FAO-56双作物系数法计算玉米的作物系数,研究作物系数与简单比值植被指数(simple ratio index,SR)、叶面积指数(leaf area index,LAI)和表层土壤含水率(surface soil moisture,SM)的相关关系,结果表明,作物系数与SR、LAI和SM的相关程度与水分胁迫程度有关,但均呈现出显著或极显著的线性关系,说明了基于这些指标建立作物系数估算模型的可能性。利用逐步回归分析方法建立了作物系数的估算模型,其估算模型,修正的决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.63、0.21、25.16%。经验证,模型决定系数、均方根误差和归一化的均方根误差分别为0.60、0.21、23.35%。研究结果可为利用无人机多光谱遥感平台进行作物系数估算提供技术参考。     

土壤全氮的无人机高光谱响应特征及估测模型构建

为更好地体现出光谱与土壤全氮（soil total nitrogen,STN）含量之间的响应关系,实现以高光谱快速估测土壤全氮含量,该研究以无人机搭载高光谱传感器获取农田土壤高光谱影像,提取光谱反射率并进行数学变换,基于灰色关联度和皮尔逊相关系数提取各光谱中土壤全氮含量的敏感波段,基于敏感波段采用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、岭回归（ridge regression,RR）和随机森林（random forest,RF）构建土壤全氮的高光谱反演模型,筛选出最优模型并对研究区土壤全氮含量进行反演制图。结果表明：1）反射率的倒数光谱中的敏感波段（996～1 003 nm）集中在近红外长波范围内,反射率的一阶微分（first derivative of reflectance,FDR）光谱中的敏感波段（398～459、469和472～1 003 nm）和反射率对数的一阶微分光谱中的敏感波段（398～459、463～973和978～1 003 nm）在可见光和近红外范围内都有分布,反射率的一阶微分光谱中的敏感波段（615～625、632和666～670 nm）主要集中在可见光的红光范围内。2）与基于灰色关联度提取敏感波段构建模型相比,基于皮尔森相关系数提取敏感波段所构建的土壤全氮估测模型精度更高。3）RF-FDR模型精度最高,其验证集R2为0.859,均方根误差为0.143 g/kg,平均绝对误差为0.114 g/kg。基于RF-FDR模型对研究区土壤全氮含量进行反演制图,发现研究区大部分面积土壤全氮含量处于1.50～2.00 g/kg范围内,与实际情况相符。研究可为农田土壤全氮含量快速估测提供技术参考和支撑。     

基于RF和连续小波变换的露天煤矿土壤锌含量高光谱遥感反演

露天煤矿周边存在潜在重金属污染隐患,快速获取土壤重金属空间分布是土壤污染评价、土地复垦与修复的前提。传统调查方法费时费力且易造成对环境的二次污染,高光谱遥感为土壤重金属反演提供了新的视角。该研究以某露天煤矿土壤锌（Zn）含量为研究对象,采集了111个原位表层（0～20 cm）土壤样品及反射光谱;对样品反射光谱进行Savitsky-Golay（SG）平滑、连续统去除（Continuum Removal,CR）和连续小波变换（Continuous Wavelet Transform,CWT）以降噪和增强;利用Boruta算法确定特征波段;采用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）构建土壤Zn含量反演模型,使用留一交叉验证评估反演模型精度以确定最优反演模型;基于最优反演模型,利用空间插值方法绘制土壤Zn含量空间分布图。结果表明：1）CWT可有效降低光谱噪声,增强光谱响应。2）Boruta算法能消除光谱信息冗余,并能有效提取特征波段;特征波段的数目随CWT分解尺度和光谱测量条件变化。3）RF估算土壤Zn含量性能优于PLSR,且RF结合CWT具有较好的土壤Zn反演能力;最优野外原位光谱反演模型精度（建模集R2=0.92,验证集R2=0.54）低于实验室光谱反演模型（建模集R2=0.95,验证集R2=0.72）。4） 土壤Zn空间分布表现出显著的异质性,呈现高值集中于研究区西南部和东北部的特征。研究结果可为利用高光谱遥感开展露天矿区土壤重金属反演提供借鉴,为其他类似区域土壤污染评价、土地复垦与整治、土壤修复提供前提与依据。     

农田环境下无人机图像并行拼接识别算法

为改善在农田环境下无人机图像计算速度和效率,该研究提出了一种农田环境下无人机图像并行拼接识别算法。利用倒二叉树并行拼接识别算法,通过提取图像拼接中的变换矩阵,实现拼接识别同时进行。根据边缘设备的CPU核心数和图像数量自动将图像拼接识别任务划分为多个子进程,并分配到不同核心上执行,以提高在农田环境下的计算效率。试验结果表明：相同试验环境和数据集条件下,倒二叉树并行拼接算法的拼接耗时相较于商业软件平均减少了60%～90%左右;在农田环境下,倒二叉树并行拼接识别相较于串行拼接识别的耗时减少了70%,图像识别的平均像素交并比提升了10.17个百分点,说明在农田环境下采用多线程倒二叉树并行算法可以更好地利用农田环境下边缘设备的计算资源,大幅提升无人机图像的拼接和识别的速度,为无人机的快速实时监测提供技术支撑。     

基于低空无人机成像光谱仪影像估算棉花叶面积指数

农作物叶面积指数(leaf area index,LAI)遥感监测具有快速、无损的优势。该文以低空无人机作为遥感平台,使用新型成像光谱仪获取的农田高光谱影像数据对棉花LAI进行反演。利用影像高光谱分辨率的特点,针对传统固定波段植被指数(fixed-bandvegetation index,F_VI)进行改进,通过动态搜索相应植被指数定义所使用波段范围内的反射率极值的方法,计算与各类植被指数对应的极值植被指数(extremum vegetation index,E_VI)。分别以原始全波段光谱反射率、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取的有效波段反射率以及各类F_VI和E_VI作为自变量,使用最小二乘和偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归等方法构建LAI遥感估算模型。结果显示:1)以植被指数为自变量的模型估算效果(验证R2最高为0.85)优于以光谱反射率作为自变量的模型(验证R2最高为0.59);2)使用E_VI作为自变量能够显著提高LAI的估测精度(验证R2最大提高了0.11);3)使用PLS回归算法结合多个E_VI建立的LAI-E_VIs-PLS模型精度最高。使用LAI-E_VIs-PLS模型对棉花地块高光谱影像进行反演,制作棉花LAI空间分布图,取得良好的估算结果(验证R2=0.88,RMSE=0.29),为农作物LAI遥感监测提供了新的技术手段。     

无人机热红外图像计算冠层温度特征数诊断棉花水分胁迫

针对当前无人机热红外遥感诊断作物水分胁迫状况精度不高的问题,该文以4种水分处理的花铃期棉花为试验对象,利用六旋翼无人机搭载热红外传感器,连续5 d采集中午13点的棉花冠层高分辨率热红外影像,通过Canny边缘检测算法将热红外图像中的土壤背景有效剔除,应用温度直方图验证剔除效果,然后计算棉花冠层温度特征数,包括冠层温度标准差(standard deviation of canopy temperature,CTSD)和冠层温度变异系数(canopy temperature coefficient of variation,CTCV);分别研究棉花冠层温度特征数与棉花叶片气孔导度Gs、蒸腾速率Tr、水分胁迫指数(crop water stress index,CWSI)和土壤体积含水率(soil volumetric water content,SWC)的相关关系,并分析冠层温度特征数对诊断棉花水分胁迫的适用性。研究结果表明:棉花冠层温度特征数与表征棉花水分胁迫的生理指标和物理指标都具有较高的相关性,最大的决定系数R2为0.884;棉花冠层温度标准差CTSD和变异系数CTCV与Gs、Tr、CWSI、SWC的决定系数R2分别为0.884、0.625、0.673、0.550和0.853、0.583、0.620、0.520,冠层温度标准差CTSD对作物水分胁迫的敏感程度更高,可以作为诊断作物水分胁迫的新指标。该研究提出冠层温度特征数的计算方法仅需要无人机热红外影像数据,相比其他诊断作物水分胁迫状况的温度指标具有较大的应用潜力。     

黄壤坡地土壤水分垂直变异特征分析

通过对土壤水分垂直变异的分析，探讨了贵州岩溶地区黄壤坡地的土壤水分特性。研究运用小波变换对各层土壤水分序列的突变点进行了检测，根据相干谱和互谱特征分析了各层土壤水分变化的响应关系；利用相频特征研究了各层土壤之间水分变化的时滞性。结果表明，试验区各层土壤水分变化近似平稳随机过程；土壤表层至底层之间存在交替的弱透水层与弱持水层，大部土壤层的水分变化与其上层之间存在一定的时滞性。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类

柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘产业的毁灭性病害,及早发现并挖除病株是防治HLB的有效手段。通过无人机低空遥感监测大面积果园,可大大减少HLB排查工作量和劳动力。该文获取了无人机低空柑橘果园的高光谱影像,分别提取并计算健康和感染HLB植株冠层的感兴趣区域的平均光谱,并对初始光谱进行Savitzky-Golay平滑、异常数据剔除和光谱变换,得到原始光谱、一阶导数光谱和反对数光谱3种光谱,对这3种光谱采用主成分分析法进行降维,与全波段信息比较,分别采用k近邻(kNN)和支持向量机(SVM)进行建模和分类。结果表明,以二次核SVM判别模型对全波段一阶导数光谱的分类准确率达到94.7%,对测试集的误判率为3.36%。表明低空高光谱遥感监测HLB的手段具有可行性,可大大提高果园管理效率和政府防控病情力度。