张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。     

从植被高光谱遥感到土壤重金属污染诊断的研究进展

随着遥感技术的迅速发展,高光谱遥感由于其对微量元素的探测能力强,为诊断土壤重金属污染提供了可靠的基础数据。综述了国内外对高光谱监测植被/土壤重金属的研究现状,探讨了从植被高光谱到土壤重金属诊断的局限性,并对其进行了展望。     

高光谱遥感技术在土壤重金属含量测定领域的应用与发展

相较传统的土壤重金属含量测定方法,利用高光谱遥感技术对土壤重金属含量进行反演推算更为方便快捷,且能进行大范围的原位监测,表现出了极大的优势。本文旨在针对已有的土壤重金属含量测定领域高光谱遥感技术应用的相关研究进行综述,阐述高光谱遥感的技术原理及高光谱遥感技术在土壤重金属测定领域的应用与发展,宏观层面把握该领域的研究动向与热点。本文总结了土壤中部分重金属元素的光谱响应特征波段及与重金属元素高度相关的土壤组分,从近地传感高光谱、高空高光谱遥感、低空高光谱遥感3种技术角度切入,论述了高光谱遥感技术应用于土壤重金属测定的技术特征及发展历程,并展望了高光谱遥感技术的未来发展方向及其在土壤重金属测定领域的发展趋势。     

高光谱遥感在土壤研究中的应用

在分析高光谱遥感发展历史、技术特点的基础上,总结了高光谱遥感技术在土壤研究中的主要应用领域,并列举了国内外代表性研究情况。同时,结合现有研究热点,对未来高光谱遥感在土壤研究中的应用进行了分析和展望。     

高光谱遥感土壤质量信息监测研究进展

高光谱遥感具有波段多且光谱连续等特点,在土壤质量信息的监测方面,利用高光谱遥感数据,能够实现对土壤特性的定量分析.总结了利用高光谱遥感技术获取土壤质量信息的方式和特点,以及影响土壤光谱反射特性的主要因素,回顾了国内外基于遥感的土壤质量信息提取的定量研究,并对研究中的问题进行了分析和展望.     

土壤有机质高光谱特征及其反演研究

具有精细的光谱分辨率,可获取地物纳米级连续光谱信息的高光谱技术以其简便、快速、精度高和无损等优势成为获取土壤有机质(soil organic matter,SOM)含量的重要手段,在精确农业发展中发挥着重要作用。本文阐述了高光谱反演土壤有机质的机理,概述了土壤有机质含量的光谱反射特征,包括不同土壤类型、不同土壤有机质含量的光谱响应波段,以及土壤有机质含量的光谱反演方法和模型的研究进展。进一步分析了土壤有机质光谱特征研究中存在的问题并对发展趋势进行了展望和分析,以期为以后的研究提供一定的参考。     

区域水稻田土壤-作物系统重金属污染高光谱遥感定量估测

为了探究动态、无损伤监测区域农田土壤重金属污染和借助土壤-作物系统机理定量反演土壤重金属含量的科学方法,从2018—2020年采集了江苏省宜兴市徐舍镇的22个水稻田样地共76个点的土壤样品,利用地面高光谱仪系统获取了水稻叶片光谱与水稻的生长系统等数据,在实验室测量了土壤中镉(Cd)、砷(As)含量等指标,将水稻叶片光谱进行平滑处理和7种形式的数学变换并进行Pearson相关性分析以筛选相关波段,通过遗传算法优化的偏最小二乘回归法构建了土壤Cd、As含量的估测模型。研究结果表明,估测土壤Cd、As含量的最佳模型均为倒数对数一阶微分光谱模型,r²分别为0.77和0.89,外部验证均方根误差(RMSEP)分别为0.058和0.297,相对分析误差(RPD)分别为2.09和2.97,具备近似定量估测土壤Cd含量的能力及定量估测土壤As含量的良好精度。通过地面实测数据验证,2个最佳估测模型预测精度分别达70%及80%以上;且光谱预处理技术可以去除原始反射率的冗余信息并减弱背景噪声,突出光谱信息;采用遗传算法先筛选特征波段再进行偏最小二乘回归建模,可提高模型的精度。研究可为实...     

华南地区土壤有机质含量高光谱反演

为实现对土壤有机质含量的快速监测,在对土壤有机质含量作倒数变换的同时将土壤高光谱数据进行多种数据变换处理,筛选出与土壤有机质含量倒数变换后相关性最高的光谱指标,最后构建了土壤有机质含量高光谱反演的最佳模型,实现对土壤有机质含量的反演。结果表明:估算土壤有机质含量的最佳光谱指标为反射率一阶微分波段组合R_((587,126)*R_((734,049))*R_((1 095,892)),相关系数为0.769;在此基础上构建的土壤有机质含量高光谱反演模型最佳(Y=5×10~(16)x~3-5×10~(10)x~2+59 471.000 0x+0.101 1),其决定系数R~2为0.65,均方根误差(RMSE)为0.040 mg/kg。将其验证样本预测值与实测值进行比较,平均相对误差为27.00%,RMSE为4.19 mg/kg。该验证结果证明利用该模型进行华南地区土壤有机质含量的快速监测是可行的。     

鄱阳湖滨湖区耕地土壤重金属Cr含量高光谱估算研究

【目的】随着工业发展和城市化推进,土壤重金属不断富集,污染范围迅速扩大,及时精准掌握土壤重金属分布和含量至关重要。通过高光谱数据处理分析和估算方法优化,结合植被指数,增加特征因子数量,提高建模预测精度,为鄱阳湖滨湖区耕地土壤质量监测和农业生产提供技术支撑。【方法】以珠海一号高光谱遥感卫星影像和采样点土壤Cr含量检测数据为基础,对原始土壤反射光谱数据进行一阶微分（FD-R）、二阶微分（SDR）、对数(LogR)和对数一阶微分(LogR-FD)变换,分析土壤Cr含量与光谱变量及植被指数之间的相关性,从而确定土壤特征光谱组合;利用偏最小二乘回归模型（partial least square regression,PLSR）和支持向量机模型（support vector machine,SVM）进行土壤Cr含量的预测建模,对建模集和验证集进行模型精度和稳定性分析;根据模型精度对比分析,确定预测的最佳光谱变换、植被指数组合及预测模型。【结果】（1）土壤原始反射光谱、经FD-R、SD-R、LogR和LogR-FD变换后的反射光谱与Cr含量相关系数在b1-b18波段整体上高于b19-b32波段。经L...     

高光谱遥感数据在农作物重金属胁迫调查中的应用

利用高光谱遥感数据对四川崇州地区研究作物进行光谱角匹配识别,结合光化学植被指数,有效划分了可评价区域。随后对采样点处遥感光谱信息进行了提取,运用线性回归及多元回归方法,建立了光学信息与土壤各重金属含量间的经验模型,并结合潜在生态危害指数法进行胁迫等级的划分,取得了良好的调查效果。     

基于高光谱数据的农田土壤养分含量估测模型研究

【目的】快速、实时、准确、无损地获取农田土壤主要养分(全氮TN、全磷TP、全钾TK)含量的信息。【方法】运用各种土壤反射率的光谱特征分析技术,提取其最具代表性的敏感波段位置,建立土壤养分含量反演模型。【结果】建立估算模型中,预测TN含量以指数函数模型(Y_TN =0.000 5e^{4.700 3xNDI})为最佳;预测TP含量以一元三次函数模型(Y_TP =802.27 x_NDI³-412.32 x_NDI²+72.357 x_NDI-3.318 9)为最佳;预测TK含量以一元三次函数模型(Y_TK =80 189 x_NDI³-11 471 x_NDI²+490.57 x_NDI+13.879)为最佳模型。【结论】通过模型精度评价和田间反复验证,基于归一化光谱指数NDI建立的高光谱遥感定量模型,能较好的反演土壤TN、TP、TK含量,达到良好的预测效果。     

基于星载高光谱数据的遥感数据预处理

遥感影像的预处理是遥感数据应用的基础,预处理结果的好坏将影响图像的质量及后续的研究。研究利用高光谱数据对穿越香格里拉县中部一景EO-1 Hyperion数据进行预处理。预处理分别进行envi补丁下数据波组合、未定标和水汽影响波段去除、绝对辐射值转换、大气校正等处理,结果表明:图像质量提高,减少了数据运算量,为应用研究奠定了基础。。     

高光谱遥感技术在作物营养监测中的研究进展

高光谱遥感技术可以快速准确地获取农田作物生长状态的实时信息,为实施精准农业提供重要的技术支撑。该文综述了高光谱遥感技术监测作物N、P、K及叶绿素营养状况的国内外研究进展,并提出了一些今后研究的设想,以期促进高光谱遥感技术在作物营养领域的应用,为精确农业发展提供理论依据。     

作物环境胁迫高光谱遥感监测研究进展

作物环境胁迫频发不仅严重影响区域粮食生产和生态安全,还威胁社会经济稳定和可持续发展,高光谱遥感可实时、准确监测作物环境胁迫,与传统监测方法相比具有较大优势。首先阐述了高光谱遥感监测作物环境胁迫的理论基础,重点从基于光谱响应特征的直接监测、基于农学参数和生理信息反演的间接监测两方面,概述了高光谱遥感在监测作物病虫害、水分胁迫方面的研究进展。在此基础上,提出了目前该技术在作物环境胁迫监测应用领域的不足,如光谱响应特征的专属性认识不足、反演模型的精度及普适性较低、数据使用受到限制等,并讨论了高光谱遥感在作物环境胁迫监测方面的发展方向,旨在为农作物环境胁迫监测及预警提供参考。     

遥感同化WOFOST模型动态监测水稻重金属污染胁迫

为研究土壤重金属污染对作物生长尤其是根系生长的影响,探讨了利用遥感与作物生长模型同化方法获取水稻根重WRT(Weight of Root)的变化,进而动态监测水稻重金属污染胁迫的可行性。以吉林省长春市两块不同污染水平的水稻种植区为研究对象,以叶面积指数LAI(Leaf Area Index)为结合点,使用灰色关联度分析选择与根重关联度最高的作物参数CVR(干物质转化为根重的效率,Efficiency of Conversion into Roots),通过粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化CVR,实现作物生长模型WOFOST(World Food Studies)与CCD遥感数据的同化,并用同化后的WOFOST模型模拟WRT进行水稻重金属污染胁迫状况分析,最后对研究区水稻重金属污染胁迫进行了分级评价。结果表明,整个生长期污染严重区域水稻根重比污染较轻区的水稻根重低,二者比值范围为0.894~0.972,均值为0.922,在水稻分蘖期比值最低达到0.894。可见根重的变化是监测水稻重金属污染胁迫的有效指标,该方法能够在水稻生长的早期(分蘖期)就监测到重金属污染胁迫。     

高光谱遥感数据估算蓖麻初级生产力主要参数研究

以蓖麻在不同氮、磷施用水平下的大田实验为基础,研究了高光谱遥感在估测蓖麻初级生产力主要参数中的应用。结果表明,随着施肥水平的提高,蓖麻叶面积指数（LAI）和生物量增大,导致冠层光谱特征发生相应变化,近红外波段（700~900 nm）的反射率显著增大。350~900 nm波段特别是700~900 nm波段的蓖麻冠层光谱反射率值在花果盛期最大,种子成熟期次之,苗期最低,与蓖麻LAI变化一致,可以用来监测蓖麻的长势和营养状态。构建的高光谱植被指数NDVI、RVI与LAI和ABM回归模型确定系数均较高,分别达到了0.6115、0.6363、0.7102和0.6148,可以用来估测不同物候期蓖麻的叶面积指数和地上部分生物量。     

森林高度遥感估测研究综述

在森林资源调查中,树高是最重要的测树因子之一。该文在总结森林高度地面测量方法的基础上,探讨基于遥感数据估算森林高度的方法,分别讨论各种方法的适用性及其不确定性,以为选择估算森林高度的方法提供参考。     

基于高光谱遥感的冬小麦叶水势估算模型

【目的】采用高光谱技术,建立快速、无损与准确获取冬小麦叶水势的估算模型,为小麦灌溉的精确管理提供科学依据。【方法】利用不同水分处理的大田试验,于小麦主要生育期同步测定冠层光谱反射率、叶水势、土壤水分等信息,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶水势之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法,基于不同水分处理,构建4种植被指数与冬小麦叶水势的估算模型。【结果】不同水分处理和不同生育期的冬小麦,其冠层光谱反射率具有显著的变化特征。在可见光波段,冬小麦冠层反射率随着水分含量的增加而逐渐降低,而在近红外波段,其冠层反射率则随着土壤水分含量的增加而升高。随着小麦生育期的推进,在近红外波段,抽穗期的冠层反射率比拔节期的高,在灌浆期之后,红波段(670 nm)、蓝波段(450 nm)的反射率上升加快;4种植被指数与叶水势显著相关(P0.05),相关系数|r|均在0.711以上,四者均可用于冬小麦叶片水势的定量监测。在充分供水条件下(70%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.75和0.771)均低于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.808和0.896),而在重度水分亏缺条件下(50%FC),植被指数OSAVI和EVI2与叶水势的相关系数|r|(分别为0.857和0.853)均高于植被指数NDVI和RVI与叶水势的相关系数|r|(分别为0.711和0.792);所建模型对45个未知样的预测结果与实测值相似度较高,其回归模型R~2、验证模型MRE、RMSE的范围分别为0.616—0.922、-17.50%—-12.52%、0.102—0.133。在70%FC水分处理下,基于EVI2(enhanced vegetation index)所得叶水势估算模型的R~2最高,为0.922,而在60%FC和50%FC水分处理下,由于考虑了土壤背景的影响,基于OSAVI所建模型的R~2最高,分别为0.922和0.856。【结论】4种植被指数均可用于冬小麦叶水势的定量监测。但是,在构建不同水分处理的叶水势估算模型时,应考虑土壤背景对冠层光谱的影响。研究结果可以为小麦精准灌溉管理提供技术依据,为星载数据的参数反演提供模型支持。