基于多元统计分析的土壤铬含量高光谱估测模型

快速测定土壤重金属的含量,对防治土壤环境污染具有重要意义。本文以山东省烟台市的70个棕壤样本为研究对象,对室外光谱数据进行多种数学变换,根据极大相关性原则从光谱的一阶微分、对数倒数的一阶微分和倒数的一阶微分三种变换中选取5个波段作为反演因子,即:R_(1910.5)(一阶微分)、R_(674.1)(对数倒数的一阶微分)、R_(1609.4)、R_(1231.3)、R_(1127.3)(倒数的一阶微分),然后利用多元统计分析方法和BP神经网络方法分别建立土壤金属铬含量高光谱估测模型。实验结果表明,当利用多元统计分析方法建立估测模型时,14个检验样本的平均相对误差为4.906%,模型的决定系数R~2=0.971,其效果优于BP神经网络模型。研究表明,利用多元统计分析法建立土壤金属铬含量高光谱估测模型是有效的。     

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。     

丘陵区耕地土壤有机质含量高光谱估测研究

本文以钢城区2个丘陵村耕地土壤为研究对象,通过野外采样、自然风干、化验分析、高光谱测定及数据处理等,确定最佳高光谱变换方式并筛选显著性波段,建立随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘回归(PLSR)和多元逐步回归(SMLR)4种估测模型,对比分析确定最佳估测模型。结果表明:高光谱变换处理可以扩大光谱曲线特征,提高与机质含量的相关性;一阶微分R’为最佳高光谱变换方式,筛选出706、1002、1359、1415、1886、1914和2221 nm 7个波段作为估测土壤有机质含量的显著性波段;建立的4种估测模型中,RF模型精度最高,其训练样本集R~2和RPD分别达到0.93、3.13,验证样本集R~2和RPD为0.73、1.87。因此,研究构建的R’-RF土壤有机质含量高光谱估测模型可为该丘陵区有机质含量的快速监测提供参考。     

基于高光谱数据的北疆绿洲农田灰漠土有机质反演

为了探寻快速、准确估测土壤有机质含量的方法以推动精准农业化进程,以北疆绿洲农田灰漠土为研究对象,通过野外实地调查收集土壤样品,室内化学分析测得土壤样品有机质含量,暗室内利用SVC HR-768高光谱仪测定土壤样品光谱反射率。通过对土壤光谱反射率进行倒数、对数、一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分变换,运用单相关分析法提取土壤光谱特征波段,采用多元逐步方法对土壤有机质含量定量反演,分析研究土壤有机质含量和室内土壤光谱的特征关系。结果表明,在波长567、1 697 nm和2 221 nm处,采用反射率对数的一阶微分建立的土壤有机质含量反演模型预测精度最高,模型决定系数达到0.82。北疆绿洲农田灰漠土土壤有机质含量高光谱反演模型的建立为土壤有机质的快速测定提供了新的途径。     

博斯腾湖西岸湖滨带土壤盐分高光谱反演

选取博斯腾湖西岸湖滨带为研究区,沿垂直湖岸线方向采集14个土壤剖面70个样本,利用ASD FieldSpec3地物光谱仪获取高光谱数据,基于Q型聚类分析研究不同含盐量土壤光谱特征,对土壤光谱反射率与含盐量做逐波段相关分析和显著性检验,筛选不同光谱变换下的敏感波段,通过多元逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别以敏感波段和全波段光谱构建12个土壤含盐量反演模型,优选最佳反演模型。结果表明:17种高光谱变换中, 4种最优光谱变换使土壤含盐量与Savitzky-Golay平滑后的反射率极显著相关波段数明显增多,分别是反射率的一阶微分、平方根一阶微分、对数倒数一阶微分、倒数对数一阶微分,综合确定盐分敏感波段聚集在749、1 024、1 083、1 230、1 677和2 387 nm处;以对数倒数一阶微分光谱全波段建立的偏最小二乘回归模型更适合该区0～50 cm土壤含盐量的高光谱反演,其建模和验证决定系数R~2分别为0.93和0.85,均方根误差RMSE分别为0.37和0.42,相对预测偏差RPD为3.57。     

烟台地区土壤重金属镍高光谱估测模型

快速监测土壤重金属污染程度,对发展精细农业、保障食品安全和社会经济可持续发展具有重要意义。本文基于山东省烟台市的70个土壤样本数据,首先分析了土壤重金属镍的分组光谱特性;对土壤光谱反射率进行一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分等六种变换并计算出光谱反射率变换值与土壤镍含量的相关系数,根据极大相关性原则选取光谱特征;然后建立基于BP神经网络的土壤重金属镍含量光谱估侧模型;并利用其它2种建模方法对镍含量进行建模,验证BP神经网络模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随镍含量的升高而降低,呈现负相关性;以(1/R1015)′、(1/R2286)′、(1/ln(R925))′和(1/ln(R1911))′为估测因子,所建镍含量估侧模型的决定系数为R2=0.912,平均相对误差为14.279%。研究表明,利用高光谱技术定量估测土壤镍含量是可行的。     

基于一阶微分变换方法的南方丘陵稻田土壤电阻率高光谱特性研究

通过对土壤电导率和光谱测定,分析了南方丘陵稻田土壤电阻率特征、原始光谱数据及重采样光谱数据特征。在光谱重采样基础上进一步构建光谱包络线去除变换、光谱反射率倒数(1/R)、对数[ln(1/R)]、平方根(R0.5)、一阶微分等单一或复合变换模型。通过横向、纵向综合比较分析不同模型的反射率与电阻率相关性分析的曲线差异,着重探讨了基于一阶微分的数据变换模型间土壤电阻率与光谱反射率间相关性强弱,结果表明:(1)基于一阶微分变换的模型可以对重叠混合光谱进行分解以便识别,扩大样品之间的光谱特征差异,发掘敏感波段的光谱吸收、反射特征;(2)综合反射率的平方根的一阶微分变换、反射率的倒数的对数及反射率对数的一阶微分等模型得出,在波段为382 nm处,土壤电阻率与光谱反射率间相关系数最高达0.788,在波段为555~560 nm,多个微分变换模型相关性系数在0.7以上,可为后续反演因子的确定及土壤电阻率高光谱估测回归模型的建立提供参考。     

基于SVR 和PLSR 的土壤有机质高光谱估测模型研究

【目的】探讨高光谱遥感数据不同预处理及不同估测算法下土壤有机质估测模型的优劣,为提高土壤有机质估测精度奠定基础。【方法】使用高光谱仪在室内条件下对土壤样品进行光谱测量,对光谱数据进行4种去噪处理(无去噪处理、Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波去噪、小波包去噪以及S-G平滑与小波包结合去噪),然后对去噪后的光谱数据进行8种数据变换(原始光谱数据R、倒数1/R、对数log(R)、倒数对数log(1/R)、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log(R))′、倒数对数一阶导数(log(1/R))′),接着对变化后的光谱数据进行3种降维处理(无降维处理、敏感波段降维和主成分分析降维),最后运用支持向量回归法和偏最小二乘回归法分别建立SOM含量估测模型。【结果】研究中所涉及的各种数据预处理和估测算法中,小波包去噪、PCA降维、反射率倒数一阶导数(1/R)′光谱数据变换处理条件下,使用PLSR方法的估测模型精度最高、模型最稳定,可以较精确地估测吉林省伊通县SOM含量。【结论】合适的数据预处理,尤其是小波包去噪和PCA降维相结合,可有效改善光谱数据质量,提高SOM含量估测模型精度及稳定性。     

基于高光谱的山区耕地土壤有机质含量估测

以贵州省典型山区耕地土壤高光谱数据为研究对象,基于光谱变换法和机器学习原理构建贵州省山区耕地土壤有机质(SOM)含量估算模型。于2020年8月至2021年3月在贵州省13个县(区、市)采集了120个土壤样品,检测土壤可见光-近红外波段光谱信息,利用5种光谱数据变换(原始光谱、一阶微分、二阶微分、倒数对数的一阶微分、连续统去除)和4类模型(偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和BP神经网络)组合出不同土壤有机质含量的预测模型,按照3∶1选择训练样本和测试样本以估算山区SOM含量。结果表明,一阶微分数据变换与山区SOM含量的相关性较高,相关系数最高达到-0.635;反演模型中,基于一阶微分光谱变换构建的BP神经网络模型精度最高,训练集、测试集的决定系数(R²)分别为0.845、0.838,测试集均方根误差(RMSE)为3.452,相对分析误差(RPD)达到2.470,其次是RF、PLSR模型的RPD较高,SVM模型的RPD最低。光谱数据变换中一阶微分法能极大程度提取出山区耕地的SOM含量信息,BP神经网络模型是估算山区SOM含量的最优模型,本研究结果可为贵州省山区耕地...     

基于高光谱遥感的土壤氯化钠含量监测

为提高潍坊北部地区土壤氯化钠含量的监测精度,研究土壤氯化钠含量的高光谱估算方法,本研究利用光谱测量技术,以潍坊市北部海咸水入侵典型区域作为研究区,野外采集41个土壤光谱样本,并测定理化性质,对实测光谱反射率进行数学变换,与土壤样本氯化钠含量进行相关性分析,利用偏最小二乘回归分析法建立土壤氯化钠含量监测模型。研究结果表明:反射率一阶微分、二阶微分土壤氯化钠含量监测模型的决定系数均高于0.8,建模精度较高。经检验,反射率二阶微分是预测土壤氯化钠含量的最佳光谱指标,所建模型为Y=-828.278x6-635.832x7-348.817x2-583.591x9+360.329x4+1 044.751,建模决定系数为0.859,总均方根误差为0.274。说明将实测反射率光谱变换后利用偏最小二乘回归法建立的潍坊北部地区土壤氯化钠含量估算模型具有较高的可行性,能够较好地反演研究区土壤氯化钠含量,可为潍坊北部地区土壤盐渍化监测和评价提供参考。     

山东“蓝黄”两区耕层土壤有机质的时空分异特征

山东"蓝黄"经济区是国家重点规划建设区，为研究其耕层土壤有机质的时空变异特征，综合经典统计学、地统计学和GIS（地理信息系统）方法，对2005年与2017年两个时段的耕层（0~20 cm）土壤有机质进行时空分异研究，采用指示克里格法评估有机质缺乏的风险概率，进而研究县域间有机质的聚集特征并提出规划建议。结果显示：不同时期经济区的土壤有机质均具有中等的空间变异性和自相关性，变异系数在25.68%~35.46%之间，块基比在45.45%~55.01%之间。"蓝黄"两区2005-2017年有机质的年平均增速分别为0.21g·kg^-1和0.32 g·kg^-1，2017年的平均有机质含量分别为14.65 g·kg^-1和16.04 g·kg^-1，内陆平原区有机质含量高，山丘与滨海平原区有机质含量低。"蓝黄"两区有机质缺乏的风险概率较低，分别为0.21和0.14，两区有机质的空间聚集特征显著，限制建设区（高-高聚集型）与综合整治区（低-低聚集型）均以"组团"形式分布。研究发现，2005-2017年山东"蓝黄"两区的耕层有机质在时间上不断累积，空间上呈聚集分布，研究结果可为区域规划和农业可持续发展提供科学依据。     

土壤游离氧化铁高光谱特征与定量反演

【目的】建立基于可见-近红外光谱的土壤游离铁精确预测模型,简单、快速、经济地预测土壤游离铁,有助于研究土壤发生和分类。【方法】采集广西壮族自治区的铁铝土、富铁土、淋溶土和雏形土等82个旱地土壤剖面的B层土壤,进行室内土壤化学分析、光谱测定,分析不同光谱变换后的光谱反射率与土壤游离铁含量的相关性。基于特征波段利用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)法建立土壤游离铁含量光谱预测模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(PRD)确定最优模型。【结果】土壤光谱曲线分别在457、800和900 nm波段附近有明显的游离铁吸收和反射峰特征;土壤游离铁含量与原始光谱反射率呈负相关;原始光谱经过微分变换后,游离铁含量与光谱反射率相关性显著提高;基于400～580和760～1 300 nm特征波段和一阶微分光谱变换的SMLR模型预测精度最高,其验证集的R2和RPD分别为0.85和2.62,RMSE为8.41 g·kg~(-1)。【结论】将可见近红外光谱技术应用于土壤游离铁含量高效快速地预测具有良好的可行性。广西旱地土壤光谱反射率与土壤游离铁含量具有高度的相关性,应用逐步多元线性回归方法可以很好地建立土壤游离铁含量反演模型。     

土壤有机质高光谱特征与波长变量优选方法

【目的】探究土壤有机质的高光谱特征及响应规律,优选土壤有机质的敏感波长,降低土壤有机质高光谱估测模型复杂度,提高模型稳健性,为利用高光谱技术对农田土壤肥力的定量监测提供理论支撑。【方法】采集江汉平原潮土土样130个,将其中40个样本作为训练集,测量其去有机质前、后的土壤有机质含量及光谱数据,计算差值及变化率,分析土壤有机质含量变化对光谱特征的影响,结合无信息变量消除(uninformative variables elimination,UVE)、竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量优选方法确定土壤有机质敏感波长;采用45个建模集样本,基于偏最小二乘回归(partial Least Squares Regression,PLSR)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立土壤有机质含量的估算模型;利用45个验证集样本检验敏感波长对同类土壤的适用性。【结果】通过有机质去除试验,供试土壤的平均光谱反射率在全波段均有所增加,在可见光波段变化率高于近红外波段;比较UVE、CARS、UVE-CARS、CARS-UVE这4种变量优选方法,得到最佳变量优选方法为UVE-CARS,该方法从2001个波长变量中优选得到84个变量作为土壤有机质的敏感波长,分布于561—721、1 920—2 280 nm波段覆盖范围;基于敏感波长的PLSR、BPNN模型性能均优于全波段模型,其中,基于敏感波长的BPNN模型的估测能力高于PLSR,模型验证集R~2、RMSE、RPD、MAE、MRE值分别为0.74、1.33 g·kg~(-1)、2.02、1.04 g·kg~(-1)、6.2%,可实现土壤有机质含量的有效估测。【结论】通过训练集获得的土壤有机质敏感波长,能够实现对该试验区同种土壤类型样本土壤有机质含量的有效估测;利用去有机质试验结合变量优选方法确定的敏感波长建模,不仅将输入波长压缩至全波段波长数目的 4.2%,而且提升了模型估测精度,降低了变量维度和模型复杂度,为快速准确评估农田土壤有机质含量提供了新途径。     

秸秆还田方式对低丘橘园土壤碳库与蓄水能力的影响

为了深入理解秸秆还田对低丘柑橘园土壤的改良效果,采用田间微区方式开展2年试验,设对照（不施用秸秆）、覆盖还田、浅层还田、深层还田和全层还田等5个处理,比较研究了不同方式秸秆还田对土壤碳库及水分变化的影响。结果表明：各类秸秆还田方式均不同程度改善了土壤物理性状、有机碳含量、肥力指标和酶活性,但它们对不同深度土层的影响有所差异。秸秆覆盖还田只能改善表土最上部分土壤的理化性状,且对表层水分条件的改善优于其他还田方式;但其对深层土壤的影响不明显。秸秆翻耕还田兼具翻耕本身的松土作用和增加有机质输入,同时改善不同深度土层的物理性状与有机质和养分的积累,其对土壤性状的改良作用强度大于秸秆覆盖。总体上秸秆深层还田和全层还田对土壤改良作用的影响范围大于秸秆浅层还田,特别在增加深层土壤有机碳和水分的贮存方面秸秆深层还田效果尤为显著。研究认为,秸秆深层还田与地表覆盖相结合可全方位改善柑橘园土壤性状,新建果园前期可考虑以深层还田为主,后期逐渐转变为浅层还田或覆盖还田。     

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（R²=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（R²=0.70、RMSE=0.13）次之,而人工神经网络模型（R²=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。     

基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演

以托克托县境内120个土壤有机质含量以及对应光谱数据为数据源,探究了不同土壤类型与土地利用类型下土壤有机质高光谱反演研究的可行性,采用连续小波变换对原始光谱（R）、光谱倒数（1/R）、光谱对数（LnR）、光谱一阶微分（R′）进行分解生成小波系数并与土壤有机质进行相关系分析,提取特征波段建立BP神经网络与支持向量机模型（SVM）。结果表明：①R、1/R、LnR、R′与土壤有机质相关系数经过连续小波变换后,较之前增加了0.204、0.090、0.199、0.252,表明连续小波变换可深度挖掘光谱潜在信息,提升与有机质含量之间的相关系数。②未经过连续小波处理前,SVM无法实现对当地土壤有机质含量的预测,经过处理后,模型SVM-CWT-R与SVM-CWT-R′的精度决定系数分别达到了050、0.56,均方根误差为0.17、0.15,相对分析误差为1.62、1.53,实现了对土壤有机质的有效估算。③经过连续小波变换后BP神经网络预测模型结果得到提升,其中BP-CWT-LnR预测模型效果最佳,精度决定系数达到0.76,较之前BP-LnR提升了0.2;均方根误差达到015,降低0.04;相对分析误差为2.12,增加了0.87。因此利用BP-CWT-LnR高光谱反演模型进行区域土壤有机质遥感监测,可为当今精准农业提供理论参考与技术支持。     

基于高光谱的土壤含水率预测模型

为定量分析土壤含水率与反射光谱特征之间关系,以便为土壤含水率速测提供理论依据。以安徽省阜阳市临泉县为研究区,以区域典型土壤类型—砂姜黑土为研究对象,将土壤样本分别过10和20目的尼龙筛,并设置土壤含水率梯度实验。采用9点移动平滑法结合一阶微分、反射率对数及其一阶微分三种数学变换方法对光谱曲线进行预处理,分析不同目数、不同含水率下的光谱特性差异;拟合分析变换后的样本光谱数据与含水率相关性,提取特征波段,建立土壤含水率多元线性回归预测模型。结果表明：对4种不同土地利用类型的砂姜黑土样本的反射率数据进行对数一阶微分变换后,土壤含水率和光谱数据的相关性明显提升,根据数学变换后提取的特征波段建立的多元线性回归预测模型的预测精度最好;光谱反射率与水分含量呈负相关关系;土壤光谱法反演水分含量时,基于过10目筛的土壤样本建立的预测模型拟合精度要优于过20目筛的土壤样本,R²最高为0.928。研究结果可以为精准农业管理提供极为关键的参数支撑。     

利用模拟宽波段数据定量反演关中平原土壤有机质含量研究

[目的]以陕西杨凌示范区耕层土壤为对象,通过采集、测定耕层土壤的有机质含量,并结合野外相应高光谱数据和光谱响应函数,利用模拟宽波段数据估测土壤有机质含量。[方法]通过分析土壤有机质含量与光谱间的内在关系,筛选敏感波段,构建估测土壤有机质含量模型;以宽波段波段响应函数、土壤高光谱数据为基础,通过模拟宽波段数据,构建估测土壤有机质含量模型;通过高光谱与模拟宽波段数据的对比分析,研究基于宽波段遥感数据定量估测土壤有机质含量的可行性。[结果]基于宽波段数据估测土壤有机质的精度相对较高。[结论]利用宽波段数据估测土壤土壤有机质含量具有可行性,2%并非利用光谱数据估测土壤有机质含量的下限。     

保护地蔬菜土壤养分特征研究

研究了日光温室菜地土壤有机质、氮、磷、钾等养分的垂直分布特征,并对耕层0～25cm的相关项目进行评价。结果表明,土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、缓效钾及中量元素硫、硅,微量元素铜、铁、锰、锌、硼养分含量呈现较明显的垂直分布规律,总的趋势是上部土层高于下部土层;交换性钙与之相反;交换性镁含量在各土层差异不大;有效钼在50～100cm土层含量最高,呈现两头低中间高的分布趋势;0～25cm土层磷含量数倍高于下部土层,显示磷肥应尽可能深施,以提高下部土层磷素肥力,而50～100cm、100～150cm土层养分含量差异不大。不同施肥措施对上部土层(0～25cm)磷、钾等养分含量有较明显的影响,而对下部土层(50～100cm和100～150cm)磷、钾等养分含量影响较小。     

南方典型稻区稻米镉累积量的预测模型研究

为了更好地指导镉污染稻田土壤修复、管控稻米镉风险,本文以我国镉污染风险较大的南方稻田为研究对象,基于土壤与稻米配对样品,分析稻米镉含量与土壤理化因子的相关关系,并通过逐步回归分析,建立稻米镉累积量的预测模型。结果表明,我国南方稻区稻米镉累积量主要取决于土壤有效态镉含量而非全镉含量,有效铁、有效锰及有机质含量也是影响稻米镉含量的重要因素;在不考虑水稻品种条件下,采用土壤有效态镉含量、有效锰、有效铁及有机质可较好预测稻米镉积累量,模型的预测能力达到极显著水平(P0.001),决定系数(R2)为0.52;针对常规稻和杂交稻,以上述4个土壤因子分别建立的模型也可实现较好预测(P0.001),R2分别为0.47和0.67。