赣南脐橙园土壤全磷和全钾近红外光谱检测

为建立一种能够同时快速检测土壤全磷和全钾的定量估计模型,该文采用近红外漫反射技术对赣南脐橙果园的土壤进行研究,对56个土样风干、过筛,然后进行光谱采集和化学分析。光谱经过Savitzky-Golay平滑后再用一阶微分变换的方法进行预处理,分别应用偏最小二乘回归（partial least square regress PLS）、主成分回归（principal component regression PCR）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machine LS-SVM）3种方法,在4 000～7 500 cm-1波数范围内,建立赣南脐橙果园土壤全磷和全钾快速定量检测模型。结果发现在建立土壤全磷模型时,PLS和PCR的预测模型效果均不理想,但LS-SVM建立的模型较为理想, 其预测相关系数（correlation coefficient of prediction RP）为0.884,预测集均方根误差（the root mean square error of prediction RMSEP）为0.341,预测相对分析误差（residual predictive deviation RPD）为2.59。在建立土壤全钾模型时,PLS、PCR和LS-SVM 建立3种模型效果均理想,其中以LS-SVM模型最理想,其预测相关系数（RP）为0.971,预测集均方根误差（RMSEP）为0.714,预测相对分析误差（RPD）为5.12。研究表明,采用LS-SVM建立的土壤全磷和全钾模型对实现土壤全磷和全钾含量快速检测具有可行性。     

基于最小二乘支持向量机的中国粮食产量预测模型研究

粮食产量预测是制定农业政策的重要依据。针对农业生产系统的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为粮食产量预测提供了一条新的途径。     

基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型对比研究

构建基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型,为快速、准确监测农田土壤全氮含量,判断作物生长发育情况和评价土地质量提供新的技术和方法.以新疆南疆地区主要类型土壤为研究对象,于室内测定土壤全氮含量和光谱反射率数据,利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVM)、随机森林回归(RF)与光谱反射率(R)及其4种数学变换...     

柑橘叶片叶绿素含量高光谱无损检测模型

针对柑橘叶片叶绿素含量的传统化学检测,不仅耗时长且损伤柑橘叶片,还依赖检测者实操技术,无法集成于精细农业中变量喷施农机具的诸多弊端,该文探讨快速无损检测柑橘叶片叶绿素含量方法。以117棵园栽萝岗甜橙树为研究对象,选用ASD Field Spec 3光谱仪对萌芽期、稳果期、壮果促梢期、采果期共4个生长时期的柑橘叶片进行高光谱反射率采集,并同步采用分光光度法测得叶片的叶绿素含量;以原始光谱及其变换形式作为模型输入矢量,分别在主成分分析(principle component analysis,PCA)降维的基础上利用支持向量机回归(support vector regression,SVR)算法和在小波去噪的基础上利用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)算法对柑橘叶片叶绿素含量进行建模预测,全生长期整体建模的校正集和验证集最佳模型决定系数R2分别为0.8713和0.8670,均方根误差RMSE(root-mean-square error)分别为0.1517和0.1544,试验结果表明,高光谱可快速无损地对柑橘叶片叶绿素含量进行精确的定量检测,为柑橘不同生长期的营养监测提供理论依据。     

基于光谱变换的宁夏银北地区可溶性阴离子反演

可溶性阴离子是土壤盐分的重要组成部分,对植物生长发育有重要影响。为探讨野外实测光谱对土壤可溶性阴离子的反演精度,以宁夏银北平罗县盐渍化土壤为研究对象,对野外实测光谱选用6种常规变换[平滑R、平滑倒数1/R、平滑对数lg(R)、平滑倒数的对数lg(1/R)、平滑一阶微分R′、平滑二阶微分R″]预处理,然后分别利用相关性分析和逐步回归法筛选离子敏感特征波段,最后采用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)建立土壤各阴离子反演模型。结果表明:1)研究区土壤中Cl-和SO42-含量较高,CO32-含量最低,属于氯化物-硫酸盐盐渍土。2)原始反射率经R″变换后与土壤阴离子的相关性最强,与CO32-、HCO3-、Cl-和SO42-相关系数分别达到0.572、0.741、0.802和0.545。3)与相关性分析相比,逐步回归(SR)更好地解决了光谱间共线性的问题,反演精度更高。4)与PCR、PLSR相比,SVM所建可溶性阴离子反演模型效果最佳。土壤CO32-、Cl-、SO42-反演效果最佳的模型均为R″-SR-SVM,其中对CO32-的反演模型建模决定系数(Rc2)为0.984、验证决定系数(Rp2)为0.560、相对分析误差(RPD)为6.76;SO42-的反演模型Rc2为0.970、Rp2为0.841、RPD为5.59;Cl-的反演模型Rc2为0.925、Rp2为0.940、RPD为3.62;HCO3-效果最佳的模型为R′-SR-SVM,Rc2为0.970、Rp2为0.840、RPD为5.59。研究结果可为该区域及同类地区土壤盐渍化反演提供理论依据。     

基于小波去噪与SVR的小麦冠层含氮率高光谱测定

为改进小麦冠层含氮率的高光谱测定模型,以正交试验筛选出小波去噪的最优参数组合（小波类型取haar,分解层数为5,阈值方案选择Fixed form threshold,噪声结构定为Unscaled white noise）,并利用去噪后的小麦冠层光谱建立偏最小二乘回归（PLS）模型,对不同预处理方法进行比较分析。发现采用小波去噪结合一阶导数能最有效消除原始光谱的背景信息,此时PLS模型校正集均方根误差（RMSEC）为0.260,预测集均方根误差（RMSEP）为0.288。对经一阶导数结合小波去噪后的光谱用主成分分析（PCA）进行降维,以前6个主成份为输入变量,建立最小二乘支撑向量机回归模型（LS-SVR）,其RMSEC与RMSEP分别为0.154与0.259,具有比PLS模型更高的精度。结果表明：以小波去噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型的精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。     

基于光谱变换的滨海湿地土壤全氮含量建模预测

基于133个滨海湿地土样的全氮（TN）含量和光谱反射率（R）及其对数（lgR）、对数的一阶微分（（lgR）''）、倒数（1/R）、倒数的一阶微分（（1/R）''）、一阶微分（R''）、平方根（√R）、一阶微分的倒数（1/（R）''）变换，采用偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林回归（RFR）和支持向量机回归（SVR）3种算法分别建立土壤TN含量估测模型。结果表明：①土壤TN含量与光谱变换形式相关性由高到低为：（1/R）''> R''> （lgR）''> 1/R > lgR > 1/（R）''> √R > > R，经光谱变换，土壤TN含量与变换光谱的相关性均高于R，其中与（1/R）''的Pearson相关系数最大为0.746。②PLSR和SVR基于R''、（1/R）''、（lgR）''和1/（R）''变换构建的模型、RFR方法构建的所有模型R²均大于0.732，均可用于滨海湿地土壤TN含量的估算。③基于1/（R）''建立的SVR模型预测精度最高，其R²为0.987，RMSE为0.057 g/kg，MAE为0.050 g/kg，是预测滨海湿地土壤TN含量的最优模型，可为准确获取滨海湿地土壤TN含量提供稳定方法。     

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。     

可见-近红外光谱联合随机蛙跳算法检测生物柴油含水量

生物柴油是一种优质清洁柴油,可从各种生物质中提炼,其特有的优势受到越来越广泛的关注。该文应用可见-近红外光谱技术原理对生物柴油的含水率进行了检测。配置含水率分别为0、2.5%、5.0%、7.5%和10.0%的试验样品并获取可见-近红外光谱,进行主成分分析,观察不同含水率生物柴油的聚类性,并采用Random Frog算法进行特征波段的提取,最后采用随机蛙跳算法(Random Frog)挑选出的特征波段作为偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)模型的输入量,建立生物柴油含水量的预测模型。结果发现:采用Random Frog提取出的8条特征波段(563、560、642、565、562、493、559和779 nm)所建立非线性模型LS-SVM所得到的结果较好,其中Random Frog-LS-SVM的结果中R均大于0.95,校正集均方根误差RMSEC=0.722,预测集均方根误差RMSEP=0.520。结果表明采用Random Frog-LS-SVM模型可以准确的预测生物柴油的含水量,为实际应用提供参考。     

基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别

该文提出了一种根据大麦多光谱图像实时识别大麦赤霉病害的方法。首先利用阈值分割以及形态学的处理算法去除大麦穗图像背景和麦芒干扰信息;其次从预处理后的多光谱图像中提取图像的颜色统计特征;最后将这些颜色统计特征数据经过预处理后应用偏最小二乘法（principal component analysis, PLS）进行模式特征分析,经过交互验证法判别选取最佳的主成分数,输入到最小二乘-支持向量机模型(least square-support vector machine, LS-SVM),建立病害识别模型。经过比较发现多元散射校正处理后,最佳主成分为1的最小二乘支持向量机模型对病害的识别准确率最高,达到93.9%。表明利用多光谱成像信息可对大麦赤霉病进行准确识别,为植物病害监测与防治提供了一条新方法。     

基于HJ-1卫星的农田土壤有机质含量监测

土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元线性回归分析方法,构建有机质含量地面监测模型,通过直方图匹配方法求地面监测模型与HJ-1卫星监测模型之间的傅里叶转换函数,将地面监测模型应用到HJ-1卫星数据,并构建有机质含量遥感监测模型。实现了利用HJ-1卫星遥感数据对试验区土壤有机质含量进行监测。该模型监测结果与地面实际养分具有良好的线性关系,其决定系数0.93,标准差0.57%。在保持了较高精度的同时,避免了其他高光谱模型数据过于昂贵的问题,实现了有机质含量快速、经济监测,易于在农业中应用。     

利用地面高光谱和逐步判别法进行滨海盐土开发程度评价

At different times over the past 30 years in Zhejiang Province, China, the coastal tidelands have been successively enclosed and reclaimed for agricultural land use. The purpose of this work was to evaluate whether laboratory hyperspectral data might be used to estimate the physicochemical characteristics of these reclaimed saline soils. A coastal region of Shangyu City （Zhejiang Province）, which was grouped into four subzones according to reclamation history, was used as the study area, and soil samples were collected in each subzone. Physicochemical analyses showed that the soils were characterized by high electrical conductivity and sand content with low organic matter; the longer the saline lands had been reclaimed, the lower were the electrical conductivity and sand content and the higher the organic matter content. These changing trends of soil chemical and physical properties were found in laboratory reflectance spectra of soil samples and their first-order derivative curves. Stepwise discriminant analysis （SDA） identified six salient spectral bands at 488, 530, 670, 880, 1400, and 1900 nm. Using derived discriminant functions for saline lands with different historical years of reclamation, classification revealed an overall accuracy from a self-test of 86.6% and from cross-validation of 89.3%. Therefore, as opposed to time-consuming field investigations, this study suggested that remotely sensed hyperspectral data could serve as a promising measure to assess the reclamation levels of coastal saline lands.     

基于高光谱与协同克里金的土壤耕作层含水率反演

为研究土壤耕作层(0~40 cm)含水率的空间分布情况,利用EO-1的Hyperion传感器高光谱数据,对研究区域(106°20′~109°19′E,40°19′~41°18′N)的表层(0~10 cm)含水率进行定量反演,并利用表层含水率反演结果作为协同克里金插值的协变量,同时利用103个采样点实测的耕作层含水率作为主变量,进行协同克里金插值。结果表明:通过特征指数法提取水分反演的敏感波段集中在1 295~2 224 nm波长区间,特征指数法模型校正的相关系数r0.5但模型验证的精度较低(r0.2);通过偏最小二乘法建模,模型校正的r0.8,模型验证的r0.5,效果较好;运用协同克里金插值时,将反演的表层含水率作为协变量,可以弥补主变量耕作层含水率样本点少,变异函数欠稳定的缺点,同时,所提取理论模型的块金值(C0)与基台值(C0+C)的比值均25%,随机因素比例小,模型稳健。此外,协同克里金插值方法与利用表层与耕作层含水率线性拟合进行预测相比,能够有效提高预测精度,决定系数r2和Nash效率系数(nash-sutcliffe modelling efficiency,NSE)分别提高72.6%和89.9%,因此,将高光谱反演与协同克里金方法相结合,可以综合两者优势,节约采样成本,提高预测效率。     

盐渍土时空变化信息的图谱可视化分析

针对盐渍土动态变化监测中,无法实现变化信息的定位可视化表达问题,该文应用地学信息图谱的分析理念,提出了表达盐渍土类型变化的时空复合单元,探讨了盐渍土时空变化信息的图谱可视化表达方法。以盐渍化比较严重的银川平原为研究区,利用2000、2004和2009年3a的卫星遥感图像,进行了土壤盐渍化遥感制图,在GIS技术支持下,获取了2000-2004年、2004-2009年2个时段的盐渍土时空变化信息图谱,实现了盐渍土时空变化信息的可视化表达。为定位分析盐渍土演化的驱动机制提供了一种新的方法。     

分数阶微分在盐渍土高光谱数据预处理中的应用

光谱微分技术在高光谱数据处理中应用广泛,为研究分数阶微分对光谱反射率与盐渍土含盐量之间相关系数的影响,细化相关系数变化趋势,该文选取新疆塔里木南缘于田绿洲盐渍土为研究对象,以土壤样本含盐量和反射率高光谱数据为数据源,利用Grünwald-Letnikov分数阶微分公式编程计算光谱反射率以及对应的均方根、倒数、对数、对数倒数、倒数对数变换的0～2阶微分（间隔0.2阶）,对比分析每种变换各阶微分与土壤含盐量相关系数曲线的变化趋势以及微分处理对单波段相关系数的影响。结果表明：经微分处理,通过相关系数0.01显著性检验水平的波段数量明显增加（0.6阶＞1阶＞2阶＞0阶）,随着阶数增加,呈现先增后减的趋势,且均在分数阶0.6处达到最多。在0.6阶处,光谱反射率及5种数学变换通过相关系数0.01显著性检验的波段数量按照从大到小为：倒数对数变换=对数变换＞均方根变换＞倒数变换＞光谱反射率＞对数倒数变换。对于波段2 444、 2 423、2 142、2 005 nm,微分算法能够大幅提升与含盐量之间的相关性,相关系数绝对值取最大值对应的阶数均为分数阶。从局部到整体,分数阶微分提升相关性的效果明显优于整数阶微分。该研究结果为分数阶微分在高光谱技术监测土壤盐渍化现象中的应用提供参考依据。     

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\     

HJ-1A高光谱影像的表层土壤游离氧化铁含量反演

实时监测土壤游离氧化铁含量对于获取区域土壤理化特征数据、监测区域土壤环境具有重要意义。该研究基于HJ-1A 高光谱遥感影像,结合研究区土壤采样的游离氧化铁含量化验数据,分析遥感影像的反射率与土壤游离氧化铁含量的相关性,建立土壤游离氧化铁含量的多元线性反演模型,反演研究区表层土壤游离氧化铁含量。研究结果表明,HJ-1A高光谱遥感影像的反射率与研究区土壤游离氧化铁含量呈负相关性,且在第104波段达到峰值,相关系数为-0.455;利用反射率指数变换建立多元一次回归模型,模型的决定系数为0.837,均方根误差为1.59 g/kg;土壤中有机质对游离氧化铁含量反演精度影响的检验结果显示,研究区土壤的有机质对游离氧化铁含量的反演精度无显著影响。该研究为土壤游离氧化铁的光谱分析提供借鉴,为区域土壤生态环境监测提供数据支持。     

基于高光谱数据的水体叶绿素a指数反演模型的建立

水体叶绿素a含量是反映水体质量的重要指标之一,利用遥感技术监测其含量具有众多优势。该研究利用2012年7月在广西壮族自治区桂林市漓江流域实地采集的水体高光谱数据和实验室化验分析数据,借鉴陆表植被叶绿素a的遥感反演模型,发展了一种新的水体叶绿素a提取指数(water chlorophyll-a index,WCI)。通过与反射率敏感波段法、波段比值法和半分析方法对比分析发现,新提出的WCI指数使用650、685、696 nm波段,波段稳定,决定系数R2可达0.58,均方根误差最小为0.24,受水体悬浮物影响小,在天津海河区域的验证效果也表明了该模型可以有效地提取水体叶绿素a含量。该方法扩展了水体叶绿素a监测的建模思路,对水体叶绿素a监测建模有一定的指导作用。     

中国浙江省上虞市滨海盐土的物理化学性质及其实验超级光谱反射

45 and 50 composite soil samples were collected, respectively, from two agricultural fields, that were enclosed and reclaimed from coastal tidal-flat areas in 1996 and 1984 respectively, in Shangyu of Zhejiang Province, China, to investigate the physico-chemical properties and the hyperspectral characteristics of the saline soils and to make an assessment on their relationships. The reflectance spectra of saline soils were measured using a spectroradiometer in laboratory. The mean spectral curves of the saline soils from the two sites different in reclamation year showed that the saline soil taken from the recently reclaimed land with higher salinity demonstrated a lower reflectance intensity in the spectral region from about 550 nm to 2300 nm. In addition, nine absorption bands, i.e., 488 nm, 530 nm, 670 nm, 880 nm, 940 nm, 1400 nm, 1900 nm, 2 200 nm and 2 300 nm, were chosen as the spectral bands to investigate the relationships between soil physico-chemical properties by means of Pearson correlation analysis. Finally, the first two principal components were calculated from nine absorption bands and used to discriminate the saline soil samples taken from two sampled fields. The results indicate that it is feasible to detect physico-chemical properties of saline soils from fields reclaimed for varying time periods on the basis of the hyperspectral data.     

基于ANN技术和高光谱遥感的盐渍土盐分预测

土壤盐渍化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,及时、精准、动态地监测盐渍土盐分,对于治理、防治盐渍土和进行农业可持续发展至关重要。以松嫩平原西部长岭县为例,利用盐渍土高光谱数据构建盐渍土盐分遥感预测模型。电导法测得土壤盐量,用ASD高光谱仪野外采集高光谱数据,利用光谱导数变换选择能够表征盐渍土盐分信息的最佳波段,即550、720、760、820和940 nm。通过比较3层和4层72种不同神经网络结构,最终选择5-6-1 结构的3层神经网络预测盐渍土盐分（R2 = 0.895,RMSE = 0.089）。与传统回归相比（R2 = 0.81,RMSE = 0.25）,运用高光谱数据与人工神经网络方法相结合,能够提高盐渍土的预测精度,说明人工神经网络在构建光谱反射率与土壤参数关系研究中具有突出优势。