基于不同光谱变换的土壤盐含量光谱特征分析

跟踪初生盐渍土壤的微生物修复实验,采用同步实测得土壤盐含量和光谱数据,详细分析了基于34种光谱变换,修复过程中盐渍土的光谱特征。对于选取的6种光谱变换,采用全波段(400~1650 nm)和分析获得的最佳敏感波段分别建立了土壤盐含量的光谱反演PLSR(partial least squares regression)模型。研究表明,光谱变换处理使土壤盐含量与平滑后的光谱反射数据的相关性明显增强,且最佳敏感波段范围进一步聚焦。本研究得到最佳光谱变换为导数变换,基于全波段的土壤盐含量预测模型以SGSD变换效果最好,与原始光谱相比,模型的r、RMSEP分别从0.537和1.928改善到0.823和1.256。而SGSD(Log R)是基于最佳波段所建立的盐含量预测模型的有效光谱变换方法,该研究为进一步实现盐渍土中盐含量快速定量分析提供了方法和数据参考。     

基于高光谱遥感土壤有机质含量预测研究

高光谱遥感技术是土壤养分含量监测的一种先进手段,能及时、准确地监测滨海滩涂土壤养分的动态变化,对滨海湿地生态环境保护具有重要意义。以辽河三角洲滨海湿地滩涂为研究对象,在对地面高光谱数据与实验室样本理化性质分析的基础上,经过微分以及连续统去除法相关分析,分别建立了多元线性回归模型和偏最小二乘法(PLSR)模型,并对模型结果进行分析、比较。结果显示,连续统去除法能有效的提高有机质含量与光谱反射率之间相关性,基于此变换所建立的多元线性回归模型R2达到了0.7545,RMSE为1.2216;偏最小二乘模型R2达到了0.8792,RMSE为1.2299。所建模型具有预测土壤有机质含量的潜力,其中偏最小二乘法优于多元线性回归法。     

西河流域不同海拔区土壤有效钾的高光谱反演

为探究不同海拔条件对土壤有效钾含量高光谱反演的影响以及筛选效果最好的光谱指标。采集118个土壤样本后进行其室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱(R)处理的基础上提取了反射率倒数一阶微分((1/R)')、反射率倒数的对数一阶微分((log(1/R))')和反射率对数的倒数一阶微分((1/(log R))')三种光谱变换指标,分析土壤原始光谱和三种变换后的光谱指标与不同海拔区土壤有效钾含量的相关性,并运用偏最小二乘回归法(PLSR)建立不同海拔条件下土壤有效钾的高光谱预测模型。结果表明:(1)比较土壤原始光谱和三种变换后的光谱指标,基于(log(1/R))'变换结果构建的PLSR模型在土壤有效钾的反演效果最好,其决定系数(R2)最高,为0.89,均方根误差(RMSE)为12.45 mg kg-1;(2)相比全区域而言,依据海拔分区所建立的模型能够更好的预测土壤有效钾的含量。该结果对今后地形复杂区域土壤养分的光谱预测具有一定的指导作用。     

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。     

基于国产高分一号卫星数据的区域土壤盐渍化信息提取与建模

土壤盐渍化是干旱半干旱地区土地退化的主要原因之一,给当地生态系统和社会经济的可持续发展带来了严重的威胁,而对盐渍化空间分布信息的提取是治理盐渍化的基础。因此,选取生态脆弱区渭—库绿洲为研究区,利用2014年7月19日GF-1多光谱影像数据,提取光谱指数及波段信息,结合实际采样点的土壤表层电导率数据(0~10 cm),采用偏最小二乘回归模型(partial least squares regression,PLSR)对土壤盐渍化进行模拟,并对研究区盐渍化分布进行模拟和评估。结果表明:实测土壤表层电导率与光谱指数相关性较好;利用PLSR对渭—库绿洲土壤表层盐渍信息建模,对土壤盐渍化信息提取效果较好,精度较高;充分利用了GF-1影像包含的信息,提高了高分辨率遥感影像盐渍化信息提取的精度;非盐渍化和轻度盐渍化面积分别占总面积的42.88%和17.16%,绿洲中部偏东及东南区域,盐渍化现象稍弱,可成为今后绿洲扩张的重点方向;而中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占总面积的29.51%、8.57%和1.88%,绿洲北部/西部及西南方向的重度盐渍化区域紧挨绿洲区域,已严重威胁了绿洲经济的健康发展,亟待治理。     

基于国产高分一号卫星数据的区域土壤盐渍化信息提取与建模

土壤盐渍化是干旱半旱地区土地退化的主要原因之一,给当地生态系统和社会经济的可持续发展带来了严重的威胁,而对盐渍化空间分布信息的提取是治理盐渍化的基础。因此,选取生态脆弱区渭—库绿洲为研究区,利用2014年7月19日GF-1 多光谱影像数据,提取光谱指数及波段信息,结合实际采样点的土壤表层电导率数据（0～10 cm）,采用偏最小二乘回归模型（Partial least squares regression,PLSR）对土壤盐渍化进行模拟,并对研究区盐渍化分布进行模拟和评估。结果表明：实测土壤表层电导率与光谱指数相关性较好;利用PLSR对渭—库绿洲土壤表层盐渍信息建模,对土壤盐渍化信息提取效果较好,精度较高;充分利用了GF-1影像包含的信息,提高了高分辨率遥感影像盐渍化信息提取的精度;非盐渍化和轻度盐渍化面积分别占总面积的42.88%和17.16%,绿洲中部偏东及东南区域,盐渍化现象稍弱,可成为今后绿洲扩张的重点方向;而中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占总面积的29.51%、8.57%和1.88%,绿洲北部/西部及西南方向的重度盐渍化区域紧挨绿洲区域,已严重威胁到了绿洲经济的健康发展,亟待治理。     

淮北平原土壤高光谱特征及有机质含量预测

以安徽省淮北平原的蒙城县为研究区,采集131个表层土壤(0～20 cm)样品。采用Cary 5000分光光度计测定土壤光谱反射率,分析该地区典型土壤类型的光谱特征,利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机质光谱预测模型。首先比较不同光谱变换对土壤有机质含量光谱预测建模的影响;其次根据光谱相似性对土壤样品进行分类,比较不同土壤类型和不同光谱分类的有机质光谱预测精度。结果表明:①不同土壤有机质含量和不同土壤类型光谱曲线在整体波段范围内趋势基本一致;有机质含量与光谱反射率呈显著负相关;有机质含量越低,曲线特征差异明显,可能是受其他因素的影响;②土壤光谱反射率经倒数的对数处理后,有机质光谱建模的决定系数和相对分析误差均有所提高,均方根误差降低,模型预测效果较优;③按照光谱相似性分类后建立的有机质光谱预测模型,比按土壤类型建立的光谱预测模型精度明显提高。     

利用高光谱估算博斯腾湖西岸湖滨绿洲土壤有机质含量

以新疆博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,利用实测的土壤有机质含量与高光谱数据,通过多元逐步回归与偏最小二乘回归法分别构建反演土壤有机质含量估算模型.结果表明:(1)研究区土壤有机质含量变化范围为5.09～44.00 g·kg-1,均值为16.87 g·kg-1,变异系数为44.69％,呈中等变异;土壤有机质含量与土壤光谱反...     

去除水分影响提高土壤有机质含量高光谱估测精度

土壤水分的影响是当前采用光谱分析法预测土壤养分含量的关键问题,该文旨在探索去除土壤水分影响、提高有机质高光谱定量估测精度的方法。首先采用地物光谱仪进行湿土和过筛干土的高光谱测试,并进行一阶导数变换;然后,采用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)结合相关分析筛选土壤水分特征光谱,构建去除水分因素的修正系数,形成湿土光谱的校正光谱;最后基于校正前后湿土光谱,应用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归构建土壤有机质含量的估测模型,并对模型进行验证和比较,分析评价校正前后光谱的预测精度。结果显示:按土壤水分含量梯度划分的2组和全部棕壤及褐土土样共4组样本校正后建模决定系数和均方根误差分别为0.85、0.82、0.74、0.76和0.19%、0.20%、0.23%、0.19%,决定系数提高了0.02~0.09,均方根误差降低了0.01~0.03百分点,验证决定系数、均方根误差和相对分析误差分别为0.78、0.77、0.72、0.76,0.21%、0.15%、0.21%、0.15%和2.03、2.02、1.86、1.98,决定系数提高了0.06~0.15,均方根误差除褐土土样提高0.02百分点外,其他样本组降低了0.01~0.08百分点,相对分析误差提高了0.17~0.43,模型决定系数和相对分析误差得到显著提升;尤其对于土壤水分含量变异系数较小的3组土样,模型从待改进级别提高到性能良好级别,对土壤有机质含量具有较好的预测准确性。说明该方法用于去除土壤水分因素影响和提高有机质含量高光谱估测精度的有效性。     

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。     

干旱区平原水库下游盐渍化土壤光谱时空分布特征分析

以2002年、2007年Landsat5影像和2013年Landsat8影像为数据源,通过ENVI和Arc GIS对遥感影像进行校正和处理并提取采样点的土壤反射率盐分指数对12年来柳城子水库下游土壤盐渍化时空变化特征进行分析,结果表明:12002~2013年,土壤平均反射率盐分指数逐年升高2002年(0.164)2007年(0.183)2013年(0.206);2在0~1200 m范围内土壤SI1(盐分指数)表现为201320072002年,但在1200~2400 m变幅较小,各年盐渍化趋于稳定;32002、2007、2013年SI1具有强烈空间相关性,空间自相关变化尺度逐年增加,表明区域因素(地下水)对土壤盐渍化空间变异性影响逐渐增长并向下游不断扩展;4在研究时段内,由于水库蓄水量的增加(2007年库容由2002年4×106m~3扩建为6×106m~3),水库对下游土壤盐渍化的影响不断增强,导致其盐渍化程度逐渐加剧。2013年比2002年轻度、中度盐渍化土壤面积分别减少69.44%、37.57%,而重度盐渍化、盐土则从无到有分别增加了722589.71 m~2、1941395.51 m~2。不论是空间上,还是时间上,水库下游土壤盐渍化状况总体趋于更加恶化。     

基于电磁感应仪的土壤盐渍化剖面特征解译研究

为了快速、精准解译区域尺度土壤盐分特征,有必要建立土壤剖面盐分信息精确解译模型。以新疆农灌区不同土壤质地的盐渍化土壤为研究对象,利用电磁感应式大地电导率仪EM38获取土壤表观电导率,构建了基于EM38的两种土壤质地剖面分层盐分解译模型,并对盐分解译回归模型进行了精度检验。结果表明:两种质地的土壤剖面盐分含量变异均较大,中壤土各层电导率变异系数在58%~98%,呈现中等变异强度,而砂土表层(0~40 cm)变异系数达到100%以上,属于强变异强度,深层土壤变异系数介于76%~88%属于中度变异强度。两种质地土壤电导率与磁感表观电导率EMh、EMv间呈显著的相关关系,水平和垂直测量模式都能够对不同深度土盐层分进行预测,且以EMh+EMv为自变量的二元回归解译模型具有较高的精度,相关系数R达到0.94以上。中壤土EM38的盐分预测在不同深度土层的验证结果决定系数达到0.59以上,砂土质地土壤盐分预测验证R2达到0.36以上,预测精度与土壤剖面盐分变异性呈现显著负相关,其相关系数为-0.86,中壤土质地的解译效果优于砂土质地。分析EM38在预测不同土壤质地盐分精度上的差异性,构建了电磁感应式土壤剖面盐分含量的预测模型。研究结果引入土壤质地变量,可为大面积土壤盐渍化的快速精确测定提供理论依据。     

黄河三角洲土壤盐渍化与地下水特征关系研究

为研究黄河三角洲表层土壤盐分含量与地下水特征的关系,对研究区内土壤盐分含量及地下水进行原位监测,分析土壤盐渍化和地下水特征,并运用灰色关联分析法对地下水埋深、电导率、p H和主要离子含量的关系进行定量分析。结果表明:土壤表层盐分含量均值为3.90~6.31 g kg-1,表层以下土壤盐分含量均值为2.54~3.44 g kg-1,属于中度及以上盐渍化程度;地下水埋深平均值为1.16~1.71 m,普遍较浅;地下水阴离子以Cl-为主,阳离子以Na+为主,两者分别占阴、阳离子总量的比例约为65%。关联分析表明,不同地下水特征指标与土壤表层盐分含量的密切程度不同,同一特征指标与土壤表层盐分含量的密切程度在不同时期间差异显著,总体而言,土壤表层积盐与地下水电导率、Na+、Cl-的关系较为密切,与p H、CO32-和HCO3-之间的关系较弱。在防治土壤盐渍化中,应当加强对地下水电导率、Na+、Cl-的控制与管理。     

基于Landsat-8数据的土壤颜色预测方法研究

选择黑龙江省292个自然风干土壤样品,室内测定土壤高光谱反射率,然后依据三刺激值法计算土壤CIE XYZ色彩空间各颜色分量,用于土壤颜色预测和验证.同时,提取各样品采集点位的Landsat-8 OLI原始反射率数据,计算归一化差值植被指数、归一化差值水体指数、归一化差值湿度指数、归一化差值不透水面指数,并据此提出建模光...     

基于PLSR的土壤颜色预测方法及其与色系转换法的对比研究

传统的土壤颜色测定主要采用蒙塞尔比色卡比对,精度高,但费时费力。近年来尝试采用色系转换法预测土壤颜色,方法较为简便。基于土壤高光谱反射率和偏最小二乘回归(PLSR)方法进行土壤颜色预测,并与色系转换法进行对比研究。采集皖赣鄂交界地区76个不同颜色的土壤样品,分别采用PLSR及色系转换法进行土壤颜色预测,并与实测结果进行了对比。结果表明,PLSR交叉验证的R2cv分别达到0.62、0.61和0.75,测定值标准偏差与标准预测误差的比值(RPD)分别达到1.94、1.67和2.15,说明PLSR模型用于土壤颜色预测是可行的;其均方根误差(RMSE)仅为1.32、0.55和0.97个单位,较色系转换法的RMSE分别低0.94、1.24和0.95个单位,其HV/C整体预测误差?E的平均值为1.91,较色系转换法的平均值低5.16,说明PLSR方法预测土壤蒙塞尔颜色较色系转换法更优。该方法为土壤颜色的获取提供了一种新的途径。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。     

开都河流域下游绿洲土壤盐渍化特征及其光谱分析

以新疆开都河流域下游绿洲为研究区,通过土壤样品化学分析及其光谱反射率的测量,分析了土壤盐渍化特征以及土壤反射光谱曲线与土壤盐渍程度之间的关系;基于统计分析的方法,建立了表征土壤盐渍化特征的因子与其高光谱数据的多元回归模型。研究结果表明:研究区土壤pH值的平均值大于8.0,属于弱碱性土壤;土壤盐分含量呈T型分布;盐渍化土壤的光谱反射率曲线特征在形态上相似,变化平缓;在可见光-近红外波段,盐渍化土壤的光谱反射率曲线形状基本上由五个折线段和四个吸收带组成。     

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。     

黄绵土钾含量高光谱估算模型研究

为了研究可见/近红外光谱法估算渭北旱塬区黄绵土钾含量的可行性,以陕西省乾县试验田采集的120个土壤样品为研究对象,在室内进行土壤全钾、速效钾含量及反射光谱数据测量的基础上,应用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤钾含量的估算模型,并用独立样本进行验证。结果表明,以土壤光谱反射率一阶微分(DSSR)为自变量建立的多元线性回归模型(MLR)能进行土壤全钾含量准确估算。以波段深度一阶微分(DBD)为自变量建立的PLSR模型,验证集的决定系数(R2pre)大于0.90,预测均方根误差(RMSEpre)等于0.054,预测相对分析误差(RPDpre)等于3.310,是估算土壤全钾含量的最优模型;而以DSSR为自变量建立的PLSR模型,RPDpre值为1.619和1.572,是估算土壤速效钾含量的最优模型。本研究表明可见/近红外光谱结合多元线性回归和偏最小二乘回归方法能对渭北旱塬区黄绵土全钾含量进行快速、准确估算,但对速效钾含量仅能进行粗略估算。