无人机多光谱遥感反演不同深度土壤盐分

快速、精准获取作物覆盖下的土壤盐分信息,可以提高区域土壤盐渍化治理的有效性。该研究在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地获取无人机多光谱遥感图像数据,并同步采集不同深度的土壤盐分数据。通过遥感图像数据提取光谱反射率并计算传统光谱指数,在此基础上引入红边波段建立新的光谱指数,同时使用Elastic-net算法（ENET）对光谱变量进行筛选,并将筛选后的光谱变量分为原始光谱变量组和改进光谱变量组;运用BP神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）3种机器学习方法,构建作物覆盖下不同土壤深度的土壤盐分反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤盐分反演图。结果表明,使用ENET变量选择方法可以有效筛选出最优光谱变量,且基于改进光谱变量组构建的反演模型精度均高于原始光谱变量组;ELM模型反演效果优于SVM模型和BPNN模型,其验证集的决定系数为0.783,均方根误差为0.141,一致性相关系数为0.875;研究区域内,作物覆盖下的土壤盐分最佳反演深度为10～20 cm;在不同土壤深度下,基于改进光谱变量组构建的最佳反演模型绘制的土壤盐分反演图可以较为真实地反映试验区内的盐渍化程度,这说明引入红边波段构建光谱指数可以用于土壤盐分的反演。该研究为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化以及农田盐渍化治理提供了一种新途径。     

基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选

该文探索基于光谱变换建立光谱指数,进而建立土壤盐分反演模型的可行性。运用倒数、导数、对数等15种光谱变换对土壤含盐量进行反演,并利用原始光谱的波段反射率构造光谱指数对土壤盐分进行建模。在15种高光谱变换中,一阶微分R'和一阶对倒数(log1/R')变换下土壤盐分估算模型的精度较高。但总体而言,基于单一光谱变换和光谱指数的模型模拟精度均较低。采用光谱变换建立光谱指数,并进一步建立土壤盐分反演模型,结果表明,基于(log1/R')光谱变换构建归一化植被指数,然后建立的土壤盐分精度最高,经验证,其R2为0.89,均方根误差为3.34 g/kg,高于单一方法构建的模型,可为半干旱地区土壤盐分反演提供参考。     

无人机多光谱遥感反演各生育期玉米根域土壤含水率

为准确及时地获取植被覆盖条件下农田土壤水分信息,该文以不同水分处理的大田玉米为研究对象,利用无人机遥感平台对夏玉米进行多期遥感监测,并同步采集玉米根域不同深度土壤含水率(Soil Water Content,SWC)。基于2018年夏玉米拔节期、抽雄-吐丝期和乳熟-成熟期的无人机多光谱遥感影像数据集,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类剔除土壤背景,提取玉米冠层光谱反射率并计算10种植被指数(VegetationIndex,VI),然后利用全子集筛选(FullSubsetSelection)法对不同波段和植被指数进行不同深度土壤含水率的敏感性分析,并分别采用岭回归(Ridge Regression,RR)和极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)2种方法构建全子集筛选后0～20、20～45和45～60cm不同深度下的土壤含水率定量估算模型。结果表明:基于贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)的全子集筛选法可以有效筛选最优光谱子集,筛选变量基本都通过了显著性检验,自变量个数较少;在同一生育期、同一深度条件下,ELM模型效果均优于RR模型;玉米在拔节期、抽雄-吐丝期的最佳监测深度为0～20cm,在乳熟-成熟期的最佳监测深度为20～45cm;乳熟-成熟期的20～45cm深度下的ELM反演模型效果最优,其建模集和验证集的决定系数Rc2和Rv2分别为0.825和0.750,均方根误差RMSEc和RMSEv分别为1.00%和1.32%,标准均方根误差NRMSEc和NRMSEv分别为10.85%和13.55%。利用全子集筛选法与机器学习相结合的方法可以提高土壤含水率的反演精度和鲁棒性,本研究为快速、准确地监测农田土壤墒情、实施精准灌溉提供了一种新的途径。     

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。     

土壤盐分含量的遥感反演研究

土壤盐碱化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,同时也是一个重要的环境问题。遥感技术能够快速、实时地提供盐碱地的性质、范围、盐碱程度等方面的信息。该文以河北省黄骅市为研究区,通过对实测的土壤光谱的分析,发现植被严重干扰了土壤对盐分含量光谱响应关系,同时,在451.42~593.79 nm波长范围内的土壤反射率对土壤盐分含量较为敏感,在土壤光谱分析的基础上,建立了土壤盐分含量反演的相关统计模型。但由于遥感影像特征与土壤盐分含量之间存在较复杂的非线性关系,因此统计模型反演精度不够理想。因而,又尝试运用BP人工神经网络方法来反演土壤盐分含量。研究表明,BP人工神经网络模型具有很强的非线性拟合能力,与统计模型相比,其土壤盐分含量的反演精度有显著提高。     

光谱变换方法对黑土养分含量高光谱遥感反演精度的影响

高光谱遥感反演黑土养分含量时,光谱变换方法对提取精度具有显著影响,为明确二者响应关系,提高反演精度和稳定度,该文以黑龙江建三江地区为研究区,引入航空高光谱成像系统CASI-1500,获取380～1 050 nm数据进行分析。均匀采样60个样品,化验获得其有机质、全氮、全磷和全钾含量数据,利用神经网络方法对有机质含量、支持向量机对氮、磷、钾含量进行建模。对比研究了重采样（RE）、对数倒数（LR）、一阶微分（FD）、包络线去除（CR）和多元散射校正（MSC）变换5种光谱变换后的提取精度。结果表明：MSC、MSC、LR和RE光谱变换方法分别应用到有机质、氮、磷和钾特征波段的组合运算中,得出黑土养分含量的空间分布精度相对最高,预测样本的决定系数分别为0.748、0.673、0.631和0.420。     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

无人机多光谱遥感反演冬小麦SPAD值

为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数,建立SPAD值的反演模型。结果表明,当波长范围在蓝光、绿光和红光波段,冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系,而在抽穗期,二者呈正相关;当波长范围为红边及近红外波段,在整个生长期,二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法,经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优,该模型的校正决定系数为0.77,主成分回归法次之,岭回归法较差。此外,冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著,主成分回归、岭回归和逐步回归3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。     

利用多源光谱信息反演宁夏银北地区干湿季土壤含盐量

土壤盐渍化是导致全球荒漠化和土壤退化的主要诱因之一。为确定高光谱和多光谱遥感反演干湿季土壤含盐量的最优模型,该研究以宁夏银北平罗县为例,以干季(4月)和湿季(10月)实测高光谱和Landsat 8 OLI多光谱以及干湿两季实测土壤含盐量为基础数据源,利用相关系数法、灰度关联法和逐步回归法筛选敏感光谱数据,分别采用偏最小二乘、支持向量机、岭回归、BP神经网络和地理加权回归建立干湿两季土壤含盐量反演模型。结果表明:1)银北地区土壤盐渍化较为严重,干湿季含盐量均表现为强度变异,且干季变异程度大于湿季;2)在不同土壤含盐量条件下,重采样后的高光谱波段反射率和影像波段反射率具有显著相关性;3)对比相关性分析、灰度关联和逐步回归三组变量筛选方法下各模型R2和RMSE,逐步回归组模型整体效果较好;4)5种土壤含盐量反演模型中地理加权回归模型精度较高,支持向量机算法和BP神经网络算法在基于不同变量组的模型中表现较为接近,岭回归表现最差,偏最小二乘回归模型出现了较严重的"过拟合"现象。局部模型在土壤含盐量反演方面更具优越性。干季以实测灰度关联组-地理加权回归模型效果最佳,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.94和4.49;湿季以影像相关系数组-地理加权回归模型反演效果最好,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.96和4.83。研究结果可为当地及同类地区土壤盐渍化的识别、防治提供理论依据。     

基于高光谱数据的盐荒地和耕地土壤盐分遥感反演优化

盐荒地作为研究区的\     

Sentinel-2多光谱卫星遥感反演植被覆盖下的土壤盐分变化

为克服植被覆盖条件下土壤盐分含量与光谱反射率之间相关性较差所带来反演精度较低的问题,该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,利用Sentinel-2卫星同步获取光谱数据,通过构建以归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）为分支标准的盐分深度决策树确定反演土壤盐分含量的最佳深度,然后构建以NDVI和表层土壤含水率为分支标准的类别决策树,将土壤样本划分为不同类别,以此分别构建土壤盐分反演模型,并评估反演效果。研究结果表明,决策树能增强光谱反射率对土壤盐分含量的敏感性,基于随机森林（Random Forest,RF）的盐分反演模型可取得理想的反演效果,决定系数为0.70,均方根误差为0.25%,相对分布误差为0.35,相对分析误差为1.67。土壤盐分含量反演模型能较好地反演表层（<20 cm）和深层（>40～60 cm）土壤盐分含量,在反演中层（20～40 cm）土壤盐分含量上存在一定局限。当地表有植被覆盖时,利用决策树可有效地提高土壤盐分含量的反演精度（与未考虑决策树相比,决定系数和相对分析误差分别提高0.32和0.80）。研究结果可为监测灌区内作物生育期间土壤盐分含量的动态变化提供方法参考。     

基于机器学习和无人机多光谱遥感的苜蓿产量预测

作物产量快速准确预估对规模化农业生产具有重要意义。该研究在河北省涿州市开展田间试验，设置5个灌水处理及雨养对照区，使用无人机搭载多光谱相机在苜蓿的分枝期、现蕾期和初花期进行遥感监测，将光谱参数与苜蓿产量做相关性分析，分别挑选各生育时期相关性较好的5种植被指数，以去除土壤噪声后的5种植被指数和作物表面模型提取的苜蓿株高为输入变量，通过支持向量回归算法建立各生育时期的苜蓿产量预测模型，并结合实测产量进行模型评价。结果表明，苜蓿产量预测模型精度由高到低的生育时期依次为初花期、现蕾期、分枝期，使用植被指数和株高组合作为输入变量可以提高产量模型的预测精度。在初花期使用植被指数和株高组合输入变量所构建的估产模型最优，其决定系数、均方根误差和标准均方根误差分别为0.90、500 kg/hm2和14.3%，可用于苜蓿产量的快速准确评估。研究结果可为苜蓿的规模化生产和精细化管理提供技术支持。     

基于无人机多光谱遥感的台风灾后玉米倒伏信息提取

为快速获取台风过后玉米倒伏信息,该研究以生态无人农场大田玉米作为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机获取玉米田块图像。采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）变换多光谱图像,保留信息量最多的前3 个主成分波段;应用最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation,MNF）对48项纹理特征降维,保留信息量最多的前6项特征;计算选择10种植被指数;对多光谱图像进行低通、高通滤波,将以上特征作为全特征集。使用支持向量机递归（Support Vector Machines-Recursive Feature Elimination,SVM-RFE）、 ReliefF和套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,Lasso）筛选出3种特征子集,建立5种监督分类模型,对4种数据集进行训练。ReliefF特征子集训练的5种监督分类模型测试集最低分类准确率为89.02%,SVM-RFE和Lasso特征子集训练的5种监督分类模型测试集最低分类准确率均为95.38%,与全特征相比仅相差0.58%,表明通过特征筛选方法可在取得较高分类精度同时大幅减少特征输入数量;运用3种特征筛选方法与不同分类模型的最佳组合提取验证区域玉米倒伏信息,通过混淆矩阵验证结果可知,K最邻近模型结合SVM-RFE特征筛选方法分类精度最高,达93.49%,Kappa系数为0.9,表明了分类模型普适性较强。该研究使用最少特征数量参与分类,且获得最高分类识别精度,可为无人机多光谱技术快速、准确提取台风灾后玉米倒伏信息提供技术支持。     

地表覆膜对季节性冻融土壤入渗规律的影响

该文以指导农田冬春灌溉为目的,利用双套环入渗仪积水入渗试验法,进行了季节性冻融期田间系列土壤入渗试验,分析了地表覆膜对冻融土壤入渗特性的影响。试验结果表明：地表覆膜具有明显的保温保墒作用,在地膜覆盖条件下,土壤冻结滞后,解冻过程提前,土壤含水率变化较小;冻结初、中期覆膜地的土壤入渗能力高于裸地,而冻结末期和消融期则表现出相反的规律;冻融期地膜覆盖使得土壤出现最小入渗能力的时间滞后于裸地近20 d。研究结果对于指导季节性冻融区冬春灌溉合理灌水技术参数的确定及高效利用土壤水资源具有重要的理论和实际意义。     

地膜覆盖与秸秆深埋对河套灌区盐渍土水盐运动的影响

为探索不同耕作措施的控抑盐效果,采用大田试验方法,以耕翻(CKT)、地膜覆盖(CKP)、秸秆深埋(CKS)为对照,研究了地膜覆盖与秸秆深埋(P+S)措施对河套灌区盐碱葵花田土壤水盐时空动态变化的影响。结果表明:1)P+S措施可稳定蓄水保墒,尤其针对20～40cm土层具有持续保墒效果,收获期P+S处理>20～40cm土层含水率为20.69%,比CKP高5.62%,比CKS高38.03%,比CKT高39.80%;2)P+S措施可显著抑制积盐。播前到收获期,P+S处理积盐量为0.06g/kg,分别比CKS、CKP和CKT处理低35.11%、133.78%和276.89%;3)P+S措施可建立"高水低盐"的土壤溶液系统,显著提升并延续灌溉淋洗在>20～60cm土层形成的淡化效果,形成"苗期根域淡化层";4)P+S措施可降低土壤体积质量,增加土壤有机质和含水率,从而抑制矿化度较高的潜水蒸发,防止"盐随水来",提高产量。研究成果可为内蒙古河套灌区盐渍土实施地膜覆盖与秸秆深埋改良措施提供参考。     

地膜覆盖对土壤中N2O释放的影响

研究地膜覆盖下土壤中N2O释放可为进一步探明膜下土壤中N2O的传输、消耗和排放到大气的动力学过程提供理论依据.在2001年3月至6月和2001年10月至2002年6月连续两个冬小麦生长季,采用静态漏斗法和揭膜-封闭箱法测定了地膜覆盖下耕层5、10、20 cm土层处和地表处N2O的释放特征及相应土壤性质.结果表明:地膜覆盖下,地表和耕层10、20 cm土层处N2O释放通量显著增加;0～5 cm土层土壤水分和10～20 cm土层土壤硝态氮的浓度的变化分别解释了休闲地和冬小麦地土壤中N2O释放通量85.23%和92.11%的变异,它们是膜下休闲地和冬小麦地土壤中N2O释放通量增加的主要原因.该结论对地膜覆盖下科学地控制农田水分、养分以及地膜覆盖在中国西北地区的科学使用和推行具有实际意义.     

基于遥感与电磁感应仪数据的土壤盐分空间变异性

针对目前黄淮海平原存在的土壤盐渍化问题,以河南省封丘县为研究区,利用遥感影像与磁感应电导率仪 （EM38）在田间定位、定点测量,对研究区土壤盐分的空间变异性进行研究。利用Kriging、指数回归和回归-Kriging 3种不同的方法对土壤盐分空间变异性进行分析。结果表明：土壤电导率在一定的区域范围内具有空间结构特征,符合指数模型分布,具有极强的空间自相关性。通过3种不同的方法对土壤盐分的空间变异性进行分析,结果表明Kriging法、指数回归法及回归-Kriging法在描述土壤盐分空间分布的总体趋势上相似,但指数回归法与回归-Kriging法对于盐分的分布表达更具体,更细致。综合运用多种数据源的方法,即遥感影像数据与EM38测量数据相结合,经典统计学与地统计学方法相结合的方法,能够提高土壤盐分空间预测的精度,结果表明研究区土壤盐分由北向南、自西向东有逐渐升高的趋势,具有明显的趋势效应。