黄绵土钾含量高光谱估算模型研究

为了研究可见/近红外光谱法估算渭北旱塬区黄绵土钾含量的可行性,以陕西省乾县试验田采集的120个土壤样品为研究对象,在室内进行土壤全钾、速效钾含量及反射光谱数据测量的基础上,应用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤钾含量的估算模型,并用独立样本进行验证。结果表明,以土壤光谱反射率一阶微分(DSSR)为自变量建立的多元线性回归模型(MLR)能进行土壤全钾含量准确估算。以波段深度一阶微分(DBD)为自变量建立的PLSR模型,验证集的决定系数(R2pre)大于0.90,预测均方根误差(RMSEpre)等于0.054,预测相对分析误差(RPDpre)等于3.310,是估算土壤全钾含量的最优模型;而以DSSR为自变量建立的PLSR模型,RPDpre值为1.619和1.572,是估算土壤速效钾含量的最优模型。本研究表明可见/近红外光谱结合多元线性回归和偏最小二乘回归方法能对渭北旱塬区黄绵土全钾含量进行快速、准确估算,但对速效钾含量仅能进行粗略估算。     

东北典型黑土区表层土壤有机质含量高光谱反演研究

选择东北典型黑土区——德惠市、扶余市和双城市为研究区,利用便携式地物光谱仪获取土壤光谱数据,基于原始光谱值及一阶微分、倒数的对数、连续统去除变换,分别建立了黑土有机质含量的多元线性逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型。结果表明:高光谱与土壤有机质含量在多个波段相关性较好,其中有机质与反射率一阶微分处理的相关性最好,在光谱584 nm处其相关性最强(r=-0.60,n=81)。光谱一阶微分处理数据在三种建模方法中的预测及验证精度均高于原始光谱值、倒数的对数和连续统去除变换,因此一阶微分为最佳光谱变换形式。偏最小二乘回归分析的预测效果整体优于多元线性逐步回归分析和BP神经网络分析,光谱一阶微分处理的偏最小二乘回归模型呈现出最佳预测效果,决定系数为0.71、均方根误差为2.29 g kg~(-1)(n=53)。     

荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型

为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。     

基于高光谱的复垦农田土壤有机质含量估测

为了快速准确估算矿区复垦土地土壤有机质含量,以永城矿区复垦农田为例,在土样有机质含量测定和高光谱数据测量的基础上,对土壤高光谱数据进行多种预处理并与有机质实测含量进行相关性分析,利用相关系数进行P=0.01水平显著检验,确定敏感波段,建立一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘回归等多种有机质含量与高光谱估测模型。结果表明:经过数学变换的土壤光谱反射率与土壤有机质含量相关性显著提高,复垦区土壤光谱经过多元散射校正和一元微分处理并利用偏最小二乘回归模型建模预测效果最好。当前较少有研究对矿区复垦农田土壤有机质进行高光谱估测,本研究成果可为有效利用高光谱遥感技术,快速、有效地测定复垦农田土壤有机质含量提供技术支撑。     

基于EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算

野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonalization,EPO)进行湿土光谱校正,并结合偏最小二乘回归和支持向量机回归分别建立土壤有机质预测模型。结果表明,土壤光谱反射率随着土壤含水量的增加呈非线性降低趋势,偏最小二乘回归模型的预测偏差比为1.16,模型不可用;经EPO算法校正后,各土壤含水量梯度之间的光谱差异性降低,能实现土壤有机质在不同土壤含水量梯度的有效估算,偏最小二乘回归和支持向量机回归模型的预测偏差比分别提高至1.76和2.15。研究结果可为田间快速预测土壤有机质提供必要参考。     

基于高光谱遥感土壤有机质含量预测研究

高光谱遥感技术是土壤养分含量监测的一种先进手段,能及时、准确地监测滨海滩涂土壤养分的动态变化,对滨海湿地生态环境保护具有重要意义。以辽河三角洲滨海湿地滩涂为研究对象,在对地面高光谱数据与实验室样本理化性质分析的基础上,经过微分以及连续统去除法相关分析,分别建立了多元线性回归模型和偏最小二乘法(PLSR)模型,并对模型结果进行分析、比较。结果显示,连续统去除法能有效的提高有机质含量与光谱反射率之间相关性,基于此变换所建立的多元线性回归模型R2达到了0.7545,RMSE为1.2216;偏最小二乘模型R2达到了0.8792,RMSE为1.2299。所建模型具有预测土壤有机质含量的潜力,其中偏最小二乘法优于多元线性回归法。     

基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究

快速准确监测土壤盐渍化可为土地资源合理开发利用与改良提供科学依据。利用 EM38-MK2大地电导仪和野外光谱仪测定的土壤表观电导率和光谱数据,构建表观电导率与土壤电导率的反演模型,依据相关性分析结果进行土壤盐渍化特征波段的提取,并采用反射率、反射率倒数和反射率一阶微分 3种数据变换形式构建土壤电导率的全波段与特征波段的偏最小二乘回归与主成分回归土壤盐分监测模型。研究结果表明,EM38-MK2测定的土壤表观水平电导率和表观垂直电导率相结合建立的电导率解译模型的拟合优度达到 0.89,在土壤盐渍化光谱建模中可快速提供电导率数据。全波段建模精度高于特征波段建模精度,偏最小二乘回归建模精度高于主成分回归建模精度,反射率一阶微分变换后建立的模型精度优于反射率倒数变换与反射率。研究区土壤电导率的预测模型选取经一阶微分变换后的全波段偏最小二乘回归建模方法为最佳模型,精度指标可达到 0.85,相对分析误差可达到2.56。     

土壤盐渍化高光谱特征分析与建模

基于高光谱遥感技术快速、无损的检测优势,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为例,探讨利用反射光谱来预测土壤含盐量的可行性。利用野外采集的土壤样本,在实验室内测得了土壤含盐量及原始光谱反射率。利用光谱分析技术计算高光谱指数,与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选出土壤含盐量的光谱特征波段,基于逐步多元线性回归和偏最小二乘回归建立土壤盐分动态监测模型。通过精度检验,结果表明:基于偏最小二乘回归方法,以对数二阶微分光谱特征波段所构建的盐渍化遥感监测模型最优,模型的稳定性和预测精度最高。利用反射光谱来预测土壤含盐量可实现区域尺度上的土壤盐渍化实时监测和评价。     

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。     

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征,构建定量分析模型,以江苏省无锡市滨湖区为研究区域,选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品,进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集,对光谱反射率进行一阶微分,运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长,将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数(MSASI)运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关,敏感波段包括420～444 nm和480～537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳(R~2=0.98、RMSE=0.04),其精度高、可靠性强,是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型(R~2=0.70、RMSE=0.13)次之,而人工神经网络模型(R~2=0.69、RMSE=0.15)精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴,可为土壤养分精准管理提供技术参考。     

不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例

不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R~(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。     

基于高光谱的叶片滞尘量估测模型

为探索建立叶片滞尘量高光谱估测模型,利用光谱仪和电子分析天平采集了北京市区杨树叶片高光谱数据和滞尘量数据,研究了叶片光谱特征与滞尘量间的关系,并建立了基于光谱参数的叶片滞尘量估测模型。研究结果表明:近红外波段(730~1 000 nm)光谱反射率与叶片滞尘量呈现明显的线性相关性,各波段相关系数均高于0.7,绿光区波段反射率对叶片滞尘的影响不敏感;三边参数中仅红边幅值、红边面积与叶片滞尘量达到显著相关;基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归建立的模型均具有较强的预测能力,其中以偏最小二乘回归为模型构建方法,以749、644、514 nm波段的光谱反射率值,红边幅值,红边面积,924、1 010 nm波段组成的归一化指数,713、725 nm波段组成的差值指数,749、644 nm波段组成的归一化植被指数为自变量建立的模型估测精度最好,其建模和预测的决定系数分别达到0.734和0.731,预测均方根误差为0.311。该研究为促进高光谱技术在大气降尘监测中的应用提供参考。     

基于高光谱的北京铁矿区土壤重金属镍元素含量反演研究

运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归（SLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型（SD-MLR）的稳定性和精度最高（R2 = 0.842,RMSE = 4.474）,能够良好地预测研究区土壤镍元素含量。光谱数据数学变换能够有效提高其与土壤镍元素含量间的相关性。不同的光谱变换形式建立模型的预测能力和精度有如下关系,光谱二阶微分 > 光谱倒数对数一阶微分 > 光谱一阶微分 > 光谱倒数对数 > 光谱连续统去除 > 原始光谱。采用光谱二阶微分建立多元线性回归模型为研究区土壤镍元素含量反演的最佳模型,可为土壤重金属污染快速监测提供技术参考。     

基于组合模型的庐山森林土壤有效铁光谱间接反演研究

铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性,探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象,研究基于偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性,并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型,对土壤有效铁含量进行间接反演,探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明,组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且熵值组合为最优组合模型,其中,土壤有机质的反演模型验证的决定系数(R~2)为0.81,均方根误差(RMSE_p)为11.54 g kg~(-1),测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为2.18;有效铁的间接反演模型R~2为0.70,RMSE_p为21.60 mg kg~(-1),RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型,在光谱反演模型中,组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力。因此,组合模型可对土壤有机质含量的光谱预测及土壤有效铁的间接预测发挥更好的作用。     

基于中红外漫反射光谱法预测黄土碳酸钙含量

以黄土高原侵蚀严重的丘陵沟壑区7个小流域126个土壤样品和108个沉积泥沙样品为对象,分析了土壤的基本属性及其中红外漫反射光谱特征,将中红外漫反射光谱技术与化学计量法相结合,采用不同的光谱预处理方法,分别利用偏最小二乘回归法、主成分回归法和支持向量机回归法建立土壤碳酸钙的光谱估算模型,并对模型进行验证。结果显示:土壤光谱变量与碳酸钙含量的关系更接近线性相关,偏最小二乘回归法和主成分回归法要优于支持向量机回归法,其中PLSR(SG-Der1st)模型为最优,对土壤(决定系数R~2=0.948,相对分析误差RPD=4.426)和沉积泥沙(决定系数R~2=0.875,相对分析误差RPD=2.841)均能准确预测其碳酸钙含量。研究结果表明,基于中红外漫反射光谱的碳酸钙含量估算模型能准确定量土壤及沉积泥沙碳酸钙含量,实现了对黄土高原小流域土壤碳酸钙的快速无损测量。     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析

为研究土壤养分含量分布信息,以从北京郊区一块试验田采集的72个土壤样品为试验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术分析了土样的全氮、全钾、有机质养分含量和pH值。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。结果表明,利用该模型与光谱数据对土壤全氮、全钾、有机质养分含量和pH值进行预测,结果与实测数据具有较好的一致性,最高决定系数R2达到0.9544。偏最小二乘回归方法建立的养分预测模型能准确地对北京地区褐土土质全氮、有机质、全钾和pH值4种养分进行预测。     

基于实验室高光谱数据的大围山森林土壤氧化铁全量反演

氧化铁是土壤中含铁矿物的主体,是土壤发育和土壤分类最明显和最有用的指标之一。本文以湖南省大围山森林土壤为研究对象,通过实验室化学成分测定和光谱采集,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析筛选土壤氧化铁全量的敏感波段,并分别建立多元逐步回归和偏最小二乘回归反演模型。结果表明:不同土壤光谱曲线趋势基本一致,均形似陡坎,且在420～580 nm波段,土壤氧化铁全量与光谱反射率呈负相关关系;不同的光谱数据变换方式可以提高光谱与氧化铁全量的相关性,Savitzky-Golay(S-G)平滑和去包络线相结合优于其他预处理方法;土壤氧化铁全量的特征波段主要为392、427、529、523、549、559、565、570、994和1040nm,偏最小二乘回归模型比多元逐步回归模型具有更好的稳定性,适合于快速估算红黄壤区森林土壤氧化铁全量。     

三江源区土壤常规元素含量高光谱估算研究——以玉树县和玛多县为例

主要研究目的是探讨高光技术估算土壤常规元素含量的能力以及适合于这些元素的最佳光谱预处理方法。以三江源区玛多县和玉树县做为研究样区,以野外采集的149个表土层(0~30 cm)土壤样本为数据源,经过实验室化学成分测定和光谱采集,利用多种预处理方法和偏最小二乘回归法,建立五种常规元素Al、Fe、Mg、Mn、Si含量的高光谱估算模型。研究结果表明:利用偏最小二乘回归法可以估算Al、Fe、Mg含量,其最佳预处理方案分别为WT+R(小波变换+原始光谱反射率)、NWA+R(九点加权移动平均+原始光谱反射率)和WT+F(小波变换+一阶微分),模型精度分别为Rcv2=0.79,Rv2=0.76,RPD=2.01;Rcv2=0.85,Rv2=0.76,RPD=1.85;Rcv2=0.72,Rv2=0.74,RPD=2.03;该模型在此研究样区不具备估算Mn、Si含量的能力。     

基于实测高光谱和Landsat 8 OLI影像的土壤盐化和碱化程度反演研究

针对宁夏银北地区土壤盐碱化定量监测的需要,利用实测土壤高光谱和Landsat 8 OLI多光谱影像数据采用多项式、多元线性回归等方法进行土壤含盐量和pH值反演研究,并对影像光谱反演模型进行校正,以提高遥感定量反演精度。结果表明:(1)基于实测光谱的土壤含盐量反演精度均高于基于OLI影像反演精度;基于实测光谱敏感波段反射率反演精度高于实测盐分指数反演精度,其中实测光谱经平滑后敏感波段建立的模型效果最佳(R~2=0.695)。(2)基于实测光谱平滑后敏感波段建立的pH值反演模型精度最高且最稳定(R~2=0.545),基于OLI影像光谱反演精度低于实测光谱,但也通过了显著性检验和精度验证。(3)经实测光谱模型校正后的Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量反演模型R~2从0.347提高到0.623。研究结果可以为准确、快速地定量监测当地土壤盐分含量、pH值的变化提供科学依据和技术手段。     

煤炭矿区耕地土壤有机质无人机高光谱遥感估测

为监测煤炭矿区不同沉陷阶段耕地土壤质量状况,实现矿区土地复垦和耕地质量保护,以山西省长治王庄煤矿周边3种处于不同沉陷阶段的耕地为例,使用无人机搭载高光谱相机进行影像获取,并在研究区内进行土壤样品采集及室内光谱测定。通过对光谱反射率进行倒数、一阶微分、二阶微分、多元散射校正4种不同形式的变换,分析转换后的光谱反射率和实测有机质含量的相关性,筛选出相关系数较高的敏感波段。利用多元线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和BP神经网络（BP Neural Network,BPNN）3种模型对有机质含量建立预测模型,并对模型预测结果进行精度评价,选用较优模型代入无人机高光谱影像进行有机质含量填图,得到耕地范围内的土壤有机质分布情况,并对处于不同沉陷阶段的耕地土壤有机质空间分布差异及其驱动因子进行分析讨论。结果表明：1）采煤沉陷区耕地土壤有机质含量与经过多元散射校正变换的光谱曲线相关性最高,敏感波段为463.75～492.45 nm,870.79～932.58 nm处,最大相关系数为0.63。2）经过多元散射校正处理的光谱曲线运用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型预测有机质含量精度要明显高于多元线性回归模型,预测精度分别达到0.863和0.884,可以用于有机质含量的估测。3）采煤沉陷区耕地土壤有机质分布情况表现为煤炭开采未扰动区耕地土壤有机质分布较为均一,均值为26.94 g/kg,总体上处于中上等水平;煤炭开采扰动稳沉区耕地土壤有机质高低值分化明显,整体分布呈现较大空间分异性;煤炭开采扰动区介于二者之间。矿区有机质含量大小关系为煤炭开采未扰动区耕地>煤炭开采扰动区耕地>煤炭开采扰动稳沉区耕地。