苏北滨海土壤碳酸钙含量反射光谱估算研究

土壤属性的快速、精确测定是实现现代精细农业的基础。本研究分析了江苏省北部滨海土壤的属性特征以及碳酸钙的可见-近红外反射光谱特征,探讨利用可见-近红外光谱估算滨海土壤碳酸钙含量的可行性,比较不同光谱反射率数据集、不同预处理方法以及不同建模方法定量反演的优劣。结果表明:(1)苏北滨海土壤有机质含量较低、碳酸钙含量较高,其光谱曲线在2 340 nm处有较明显的碳酸钙吸收特征;(2)滨海土壤碳酸钙含量与土壤的可见-近红外波段反射率呈正相关,且碳酸钙含量高低对于土壤的近红外波段反射率的影响高于可见光波段;(3)可见-近红外反射光谱可用于估算滨海土壤碳酸钙含量。就建模结果而言,381~2 459 nm波段反射光谱数据集、log(1/R)预处理、偏最小二乘回归三者结合的效果比较理想。     

苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归（PLSR）方法,研究了原始反射光谱（REF）、微分光谱（FDR）、反射率倒数的对数（lg(1/R)）和波段深度（BD）对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差（RMSE）和相关系数（r）分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900～2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。     

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。     

基于可见光近红外光谱的南疆荒漠土壤有机质反演研究

有机质含量是土壤肥力评价的重要依据,快速监测南疆大面积分布的荒漠土壤有机质含量,可为后备耕地资源的合理开发与利用提供重要数字依据。通过野外采样与室内光谱及有机质含量测定,获取了240个荒漠土样的有机质含量与可见光近红外光谱数据。在此基础上,分析了不同有机质含量土样的光谱特征、有机质与光谱数据的相关性,并采用多种数据处理方式构建了反演模型。研究结果表明,不同有机质含量的土样在反射率和曲线形态上均存在一定的差异,土壤有机质在400~842 nm波段与反射率具有较高的相关性,相关系数最大值-0.32位于588 nm波段,反射率经连续统去除处理后相关性得到了明显提升,达极显著相关水平波段数量明显增加,尤其在797~1330 nm、1852~1872 nm、2155~2338 nm波段的改善效果显著,连续统去除的最大相关系数0.55位于86 4 nm波段。不同建模方法的精度对比结果表明偏最小二乘法(PLSR)具有最高的建模精度,在7种不同数据处理方式的PLSR模型中,以SG平滑+峰值归一化+正交信号校正(SGS+MAN+OSC)处理模式下的建模集的决定系数(R~2)最高、均方根误差(RMSE)最低,分别为0.81和0.98;该模型预测集的R~2、RMSE、残余预测偏差(RPD)分别为0.76、0.99和2.01,表明该模型具有较好的预测能力,可推荐为南疆荒漠土壤有机质的光谱定量反演模型。     

基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算

为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定,该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象,进行室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)的基础上,提取了其倒数之对数(inverse-log reflectance,LR)、一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和连续统去除(continuum removal,CR)3种光谱指标,分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性,对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围,并基于全波段(400~2 400 nm)和显著性波段运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型,通过模型精度的比较确定最优模型。结果表明,进行CR变换后,光谱曲线的特征吸收带更加明显,相关系数在可见光波段范围内有所提高;基于全波段的PLSR建模效果要优于显著性波段,其中以CR的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58;显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度来比较,具有模型简单、运算量小、变量更少的特点;最后,综合比较了全波段和显著性波段4种光谱指标的反演精度,发现CR-PLSR模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR模型都要显著。该研究可为将CR-PLSR高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考。     

辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量高光谱预测模型的构建

  目的  建立辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的高光谱预测模型,以便快速获取土壤样品的有机质含量。  方法  对省域内黄土状母质发育土壤进行了样品采集,获取样品有机质含量和高光谱数据;选择原始光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数对数、倒数对数一阶微分、倒数对数二阶微分6种光谱变换数据作为自变量,与土壤有机质含量进行相关分析,选取特征波段,分别建立多元逐步线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）3种土壤有机质高光谱线性预测模型,并进行了支持向量机（SVM）方法的非线性模型拟合。  结果  土壤有机质含量与其光谱反射率呈负相关关系,对光谱进行不同的数学变换,可以提高土壤有机质含量与光谱反射率的相关性,其中一阶微分和二阶微分的提升效果最佳;相同光谱数据在不同模型中建模精度存在显著差异,以原始光谱反射率一阶微分为自变量的PLSR模型精度最高,建模集和验证集的决定系数（R2）分别为0.958和0.976;3种线性方法建立的最佳预测模型的检验精度为:PLSR > SMLR > PCR。  结论  PLSR模型是辽宁省黄土状母质发育土壤有机质含量的最佳高光谱预测模型,且基于特征波段的建模效果优于全波段;SVM非线性模型的预测精度较低。     

红壤区土壤有机质光谱特征与定量估算——以江西省吉安县为例

通过对江西省吉安县不同有机质含量土壤的光谱曲线吸收特征进行分析,得到不同有机质含量土壤的光谱曲线特征响应波段,建立了县级尺度基于有机质响应波段的定量估算模型。结果表明,红壤和水稻土土壤光谱曲线特征具有明显差异,560~710 nm为吉安县土壤有机质含量的特征吸收波段;基于特征吸收波段范围的吸收面积(s)的对数和有机质含量的相关性为0.86,拟合方程为y=-20.91 ln(s)-27.26,决定系数为0.74,经不同类型土壤的有机质数据检验,预测的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和预测相对分析误差(RPD)分别为0.75、0.61和1.88;包络线去除和反射率的倒数的对数处理建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型预测效果最佳,预测决定系数均达0.83以上,相对偏差均为2.4以上,基于特征吸收波段560~710 nm建立的模型能定量估算红壤地区有机质含量,为土壤有机质估测提供参考。     

基于连续统去除法的南疆水稻土有机质含量预测

监测土壤有机质含量状况,可为土壤肥力诊断及土壤资源的合理开发利用提供科学依据。本研究通过对南疆191个水稻土样品的反射率数据进行连续统去除处理后,构建了有机质连续统去除光谱指数并提取了850~1 380、1 380~1 550、1 730~2 150、2 150~2 380 nm 4个波段的吸收特征参数,据此建立了多种定量反演模型。结果表明:经连续统去除后,有机质的吸收特征得到了有效放大,不同有机质含量的连续统去除曲线在850~1 380 nm,其有机质含量与连续统去除值呈正相关,与吸收面积呈负相关,而在1 730~2 150 nm波段则呈现相反的规律。反射率连续统去除值与有机质含量的相关性要优于反射率与之的相关性,而反射率一阶微分与连续统去除一阶微分与有机质的相关性差异不明显。不同有机质光谱指数模型之间的建模参数与预测能力差异不大,但均只具备初略估测有机质的能力。吸收特征参数模型中,仅有850~1 380 nm波段的面积归一化最大吸收深度(NMAD850~1380nm)所建模型具有较好的定量预测能力。以反射率、反射率连续统去除、反射率一阶微分、反射率连续统去除一阶微分所建的PLSR模型均具有较好的预测能力,相对分析误差均大于2.00。所有模型中,连续统去除一阶微分(CR′)模型的决定系数与相对分析误差最高,分别为0.91、2.58,均方根误差最低,其值为5.62,具有最好的预测能力。     

基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究

通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。     

支持向量机在土壤镁含量高光谱估算中的应用

研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据。结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96%,分别比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76%,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95%、4.61%。因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04%。     

滩涂土壤有机质含量的反射光谱估算

Rapid determination of soil organic matter (SOM) using regression models based on soil reflectance spectral data serves an important function in precision agriculture. “deviation of arch”(DOA)-based regression and partial least squares regression (PLSR) are two popular modeling approaches to predict SOM. However, few studies have explored the accuracy of the DOA-based regression and PLSR models. Therefore, the DOA-based regression and PLSR were applied to the visible near-infrared (VNIR) spectra to estimate SOM content in the case of various dataset divisions. A two-fold cross-validation scheme was adopted and repeated 10 000 times for rigorous evaluation of the DOA-based models in comparison with the widely used PLSR model. Soil samples were collected for SOM analysis in the coastal area of northern Jiangsu Province, China. The results indicated that both modelling methods provided reasonable estimates of SOM, with PLSR outperforming DOA-based regression in general. However, the performance of PLSR for the validation dataset decreased more noticeably. Among the four DOA-based models, the linear model of the DOA provided the best estimation of SOM and a cutoff of SOM content (19.76 g kg^-1), and the performance for calibration and validation datasets was consistent. As the SOM content exceeded 19.76 g kg^-1, SOM became more effective in masking the spectral features of other soil properties to a certain extent. This work confirmed that reflectance spectroscopy combined with PLSR could serve as a non-destructive and cost-efficient way for rapid determination of SOM when hyperspectral data were available. The DOA-based model, which requires only 3 bands in the visible spectra, also provided SOM estimation with acceptable accuracy.     

Continuum removal versus PLSR method for clay and calcium carbonate content estimation from laboratory and airborne hyperspectral measurements

Reflectance spectroscopy provides an alternate method to classical physical and chemical laboratory soil analysis for estimation of a large range of key soil properties. Techniques including classical chemometrics approaches and specific absorption features studies have been developed for deriving estimates of soil characteristics from visible and near-infrared (VNIR, 400-1200 nm) and shortwave infrared (SWIR, 1200-2500 nm) reflectance measurements. This paper examines the performances of two distinct methods for clay and calcium carbonate (CaCO₃) content estimation (two key soil properties for erosion prediction) by VNIR/SWIR spectroscopy: i) the Continuum Removal (CR) has been used to correlate spectral absorption bands centred at 2206 and 2341 nm with clay and CaCO₃ concentrations and ii) the partial least-squares regression (PLSR) method with leave-one-out cross-validation, which is a classical chemometrics technique, has been used to predict clay and CaCO₃ concentrations from VNIR/SWIR full spectra. We tried to respond to the question “should we use all bands in the 400-2500 nm range or should we focus our analysis on selected spectral absorption bands to determine soil properties from reflectance data?” In this paper, the CR and PLSR methods were applied to VNIR/SWIR laboratory and airborne HYMAP reflectance measurements collected over the La Peyne Valley area in southern France.This study shows that the performance of both techniques is dependent on the spectral feature for the soil property of interest and on the level data acquisition (lab or airborne) face to the instrument specifications. When airborne HYMAP reflectance measurements are used, the PLSR technique performs better than the CR approach. As well, when the soil property of interest has no well-identified spectral feature, which is the case of clay, the PLSR technique performs better than the CR approach. In this last situation, PLSR is able to find surrogate spectral features that retain satisfactory estimations of the studied soil properties. However, parts of these spectral features remain difficult to explain or relate to area-specific correlations between soil properties, which means that extrapolation to larger pedological contexts must be envisaged with care. In the near future, VNIR/SWIR airborne hyperspectral data processed by the PLSR technique will allow for accurate mapping of clay and CaCO₃ contents, which will contribute significantly to the digital mapping of soil properties.     

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。     

基于相似光谱匹配预测土壤有机质和阳离子交换量

土壤可见光-近红外波段光谱(350~2 500 nm)包含了大量的土壤属性信息,相同类型的土壤具有相似的光谱曲线特征,但相似光谱曲线是否具有相似的属性含量?探讨此问题可为土壤光谱库的应用提供依据,从而最终服务于快速获取土壤信息技术体系的构建。该研究以安徽宣城为研究区,根据母质、地形特征和土地利用等信息,采集91个典型土壤剖面,共含400个土壤发生层样品,测定了有机质(soil organic matter,SOM)和阳离子交换量(cation exchange capacity,CEC)含量,同时采用VARIAN公司的Cary 5000分光光度计测定了土壤光谱,并将光谱数据变换为反射率(R)、反射率一阶导数(FDR)和吸收度(Log(1/R))3种形式。该文采用光谱角(spectral angle mapper,SAM)、偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)和SAM-PLSR(spectral angle mapper-partial least square regression,SAM-PLSR)3种方法预测土壤SOM和CEC。SAM方法是通过对测试集104个光谱曲线与参考集的296个光谱曲线进行相似性计算,并以此实现土壤SOM和CEC含量的预测。SAM-PLSR方法以SAM算法下的匹配结果作为建模样本建立PLSR模型和进行预测分析。结果表明,具有相似光谱曲线的土壤具有相似的SOM和CEC含量,SAM算法下相似光谱匹配可直接预测SOM(R2=0.78,RPD=2.17)和CEC(R2=0.82,RPD=2.41)。PLSR方法可很好地预测SOM(R2=0.87,RPD=2.77)和CEC(R2=0.87,RPD=2.59);相较之下,SAM-PLSR方法不仅可以更加准确预测SOM(R2=0.89,RPD=3.00)和CEC(R2=0.91,RPD=3.06),而且大大减少了建模样本的数量。该研究使可见光-近红外光谱可更加高效地用于土壤属性分析,并为土壤光谱数据库的建设及应用提供技术参考。     

Proximal soil sensing of soil texture and organic matter with a prototype portable mid‐infrared spectrometer

Recent advances in semiconductor technologies have given rise to the development of mid‐infrared (mid‐IR) spectrometers that are compact, relatively inexpensive, robust and suitable for in situ proximal soil sensing. The objectives of this research were to evaluate a prototype portable mid‐IR spectrometer for direct measurements of soil reflectance and to model the spectra to predict sand, clay and soil organic matter (SOM) contents under a range of field soil water conditions. Soil samples were collected from 23 locations at different depths in four agricultural fields to represent a range of soil textures, from sands to clay loams. The particle size distribution and SOM content of 48 soil samples were measured in the laboratory by conventional analytical methods. In addition to air‐dry soil, each sample was wetted with two different amounts of water before the spectroscopic measurements were made. The prototype spectrometer was used to measure reflectance (R) in the range between 1811 and 898 cm^?1 (approximately 5522 to 11 136 nm). The spectroscopic measurements were recorded randomly and in triplicate, resulting in a total of 432 reflectance spectra (48 samples × three soil water contents × three replicates). The spectra were transformed to log₁₀ (1/R) and mean centred for the multivariate statistical analyses. The 48 samples were split randomly into a calibration set (70%) and a validation set (30%). A partial least squares regression (PLSR) was used to develop spectroscopic calibrations to predict sand, clay and SOM contents. Results show that the portable spectrometer can be used with PLSR to predict clay and sand contents of either wet or dry soil samples with a root mean square error (RMSE) of around 10%. Predictions of SOM content resulted in RMSE values that ranged between 0.76 and 2.24%.     

基于光谱吸收特征的土壤含水量预测模型研究

为了定量分析土壤含水量与反射光谱特征之间关系,并为土壤含水量速测提供理论依据。以黑土作为研究对象,测定实验室光谱反射率,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,建立土壤水分含量高光谱预测模型。结果表明:黑土含水量与1 420 nm、1 920 nm附近吸收谷的主要光谱特征(吸收谷深度、宽度、面积)呈显著正相关;1 920 nm附近吸收谷可作为黑土土壤水分的特征吸收谷,由其光谱特征参数预测黑土含水量;以1 920 nm附近吸收谷面积为自变量建立的一元线性回归模型预测精度高,输入量少,可以作为土壤含水量速测仪器研制的理论依据。     

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。