基于Landsat 8遥感图像的长春中北部地区土壤有机质含量反演

以Landsat 8遥感图像为数据源,利用FLAASH大气校正模型对遥感图像进行大气校正,结合野外土壤采样的有机质含量化验数据,采用逐步回归分析的方法,对研究区土壤有机质含量进行定量反演。结果表明,土壤有机质含量与Landsat 8遥感图像反射率在近红外波段具有较强的负相关性,对反射率进行适当的数学变换可以有效提高与有机质的相关性,由此而建立起来的逐步回归反演模型,其决定系数r2=0.925,总均根方差RMSE=0.171,说明该反演模型有较高的精度与稳定性。根据上述反演模型,结合遥感影像分类结果,对研究区土壤有机质含量进行反演,结果显示,研究区内土壤有机质含量呈东高西低之势,东部、南部地区土壤有机质含量普遍高于3%,而西部、北部地区土壤有机质含量普遍低于2%。     

基于GF-1与Landsat 8遥感数据的耕地表层土壤有机质含量反演精度对比研究

以GF-1和Landsat 8遥感影像为数据源,以依安县、拜泉县为研究对象,结合研究区土壤采样的化验数据,比较2种遥感影像在反演土壤有机质含量方面的能力与差异。结果表明,2种遥感影像在可见光与近红外波段的反射率与土壤有机质含量显著相关,且在近红外波段相关性最大,利用GF-1近红外波段建立的指数模型比利用Landsat 8近红外波段建立的幂模型估测效果略好。引入蓝波段(深蓝波段)、红波段建立起来的多元回归模型比单波段模型具有更高的反演精度,尤以对Landsat 8遥感影像的改善效果更明显。与Landsat 8相比,GF-1遥感影像具有更高的空间分辨率和更短的重访周期,在土壤有机质含量的探测方面具有相近的预测能力,可以替代Landsat 8遥感影像。     

基于GF-1土壤有机质含量估测的研究

【目的】本试验利用GF-1遥感影像估测土壤有机质含量。【方法】该文对扶余市耕作区土壤进行采样,在实验室化验土壤样品的有机质含量,分析GF-1各波段反射率及其变换形式与土壤有机质含量的相关性,确定有机质的敏感波段,建立土壤有机质含量的单波段与多波段估测模型,旨在通过比较估测模型的精度和稳定性,确定研究区土壤有机质含量的最优估测模型。【结果】F-1各波段反射率与有机质含量均呈显著负相关,且在第3波段达到最大值,其相关系数为-0.805,均方根误差为0.362;将反射率进行幂、指数变换以后可以有效提高与有机质含量的相关性,相关系数分别提高至-0.886和-0.872,均方根误差下降至0.283和0.342;利用前3个波段反射率指数变换建立起的多元估测模型,模型判定系数R~2达到0.851,检验样本的均方根误差降低至0.172,表明此模型的估测精度较高、稳定性较好。【结论】GF-1遥感影像可以作为估测土壤有机质含量的遥感数据源,并为使用GF-1遥感影像估测土壤成分等方面的研究提供参考。     

南方丘陵稻田土壤全钾和速效钾高光谱特征与反演模型研究

以兴国县稻田土高光谱反射率为研究对象,对比分析了同一种光谱反射率变换形式下土壤全钾、速效钾与高光谱反射率的相关性,提取了全钾和速效钾的高光谱敏感波段,建立了基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土全钾、速效钾高光谱反演模型.经分析可知,在355～620 nm波段,土壤全钾、速效钾含量与光谱反射率相关性同增同减,而在621～2 250 nm波段内,土壤全钾含量与光谱反射率相关性要大于土壤速效钾;通过分析兴国县稻田土全钾、速效钾含量与光谱反射率18种数学变换的相关系数,提取全钾的敏感波段为602、804 nm,速效钾的敏感波段为602、1 058、1 638、2 214 nm;采用偏最小二乘回归,利用高光谱指数构建的反演模型能较好地预测全钾、速效钾含量,模型建模的相关系数和验证系数都较高,基于速效钾含量建立的南方丘陵稻田土高光谱反演模型预测能力较好.     

基于地物光谱和Landsat8遥感影像的土壤铅含量反演研究

随着人类活动的影响,重金属污染逐渐成为土壤和环境研究的重点。采用遥感技术可以克服传统重金属监测过程中的缺点,做到快速、高效地反映重金属空间分布。本文以克拉玛依市某区域为研究区,利用SVC HR-768光谱仪和Landsat8影像对41块土壤样品进行地物光谱和波段反射率的获取,采用相关性分析和偏最小二乘回归的原理,建立地物光谱与Landsat8数据的土壤铅含量反演模型。结果表明,基于一阶微分变换的地物光谱能更好地反映光谱与重金属铅含量的相关性,建立的模型为最优预测模型;通过波段比值和波段差值方式建立的基于Landsat8波段反射率的反演模型精度较好,能粗略预测土壤重金属铅的含量,并且基于Landsat8影像反演的土壤铅含量空间分布符合土壤样点实测值的空间分布,为今后土壤环境监测土壤重金属含量提供数据支撑。     

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。     

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Landsat8的黄河三角洲盐渍化反演

土壤盐渍化是最常见的土壤退化过程,垦利县位于黄河三角洲核心地带,是土壤盐渍化比较典型的区域。本研究在盐渍土野外调查采样的基础上,依据土壤理化分析和Landsat8卫星光谱数据,选取了相关性以及诊断指数较好的3个波段的反射率作为盐分反演因子,分别建立数理统计模型与BP神经网络盐分反演模型。研究表明:BP神经网络模型的精度明显优于传统多元回归模型,且反演模型更适合高盐度区域土壤盐渍化反演制图,具有较好的应用前景。     

土壤含盐量BP神经网络反演模型

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,通过对图像预处理、特征提取、土壤含盐量、波段与土壤含盐量的相关性分析,建立BP神经网络模型(Back Propagation Network)、经验统计模型等进行研究,并开展了对土壤含盐量的定量提取研究,探讨Hyperion数据反演土壤含盐量的方法.结果表明:与传统的经验统计模型相比,BP神经网络模型具有不可比拟的优越性;同时,Hyperion数据为建立土壤含盐量模型提供了高维的输入样本,大大提高了反演的精度;土壤含盐量的反演模型的研究还有待于进一步深入.     

黄河三角洲土壤盐分含量的遥感反演

土壤盐渍化是土地退化的常见问题之一,利用遥感技术快速获取土壤的盐分含量及其空间分布是盐渍土改良和治理的客观需要。本文以黄河三角洲的垦利县为例,基于Landsat8 OLI数据,提取采样点的土壤光谱信息,发现反射率与含盐量的相关性较小,故采用线性混合像元分解的方法从原始影像的混合光谱中将植被光谱剔除,相关性有了明显的提升,之后采用多元逐步回归方法构建土壤盐分含量的遥感反演模型。研究表明,剔除植被信息后建立的遥感反演模型在精度上有了明显的提升。     

南方丘陵稻田土壤全磷、有效磷高光谱特征与反演模型

以土壤高光谱反射率为研究对象,对江西省赣州市兴国县不同全磷、有效磷含量稻田土壤的光谱曲线特征进行研究。对比分析了同一种光谱反射率变换形式下土壤全磷、有效磷与高光谱反射率的相关性,提取了全磷和有效磷的高光谱敏感波段,建立了基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土壤全磷、有效磷高光谱反演模型。结果表明,在350~1 100 nm这一波段,土壤全磷、有效磷含量与光谱反射率相关性呈同增同减,在1 101~1 700 nm这一波段,土壤有效磷含量与光谱反射率相关性要大于土壤全磷。通过分析兴国县稻田土壤全磷、有效磷含量与光谱反射率18种数学变换的相关系数,提取全磷的敏感波段为534、1 090 nm,有效磷的敏感波段为365、1 631、2 223 nm。通过SPSS软件进行不同线性拟合,发现多项式回归模型能较好地预测全磷、有效磷含量,预测相对分析误差(RPD)分别为1.43、1.54,能够为稻田土壤全磷、有效磷含量预估提供参考。     

基于最优模型的荒地土壤有机质含量空间反演

本研究采用Landsat OLI多光谱遥感影像数据,结合实测土壤有机质含量,利用原始影像反射率(A)、反射率一阶微分(A')、反射率二阶微分(A″)建立单波段和多波段回归模型,估算研究区土壤有机质含量,反演其空间格局。结果显示,经微分处理后的影像反射率,与土壤有机质含量相关系数增大。其中A'处理后的遥感影像反射率与土壤有机质含量的相关系数达到-0.850,比原始的提高了0.401,增强了有机质的光谱信息。多波段回归建模效果优于单波段建模。且A'的多波段回归模型预测精度最好,其建模集R~2为0.80,RMSE为3.66,预测集R~2为0.79,RMSE为3.65,RPD为1.96,表明该模型精度高,误差最小,预测效果最优,可以很好地估算该区域的土壤有机质含量。基于一阶微分的多波段回归模型:SOM=23.12-470.94B3-24.35B4-43.06B6,对研究区的SOM含量空间分布格局进行反演,发现反演结果与实际情况吻合,因此,利用多波段回归模型能很好反演研究区SOM含量空间分布格局,表达其不同有机质含量的土壤空间分布与其对应的空间位置,这为土壤有机质面状参数的获取提供了快速而有效的方法。     

基于综合光谱指数的不同程度人类干扰下土壤有机质含量预测

为寻求同一背景不同人类干扰程度下的土壤有机质含量的最佳预测模型,本研究以天山北麓的土壤为研究对象,运用Landsat8遥感影像以及实测光谱2种方式进行对比,结合不同的综合光谱指数,对无人干扰区、人为干扰区的影像反射率和实测光谱反射率进行光谱变换,分析反射率及其变换形式与有机质含量的相关性,以相关系数通过0. 01和0. 05显著性水平检验的波段作为自变量,运用多元线性回归方程分别建立了无人干扰区、人为干扰区土壤有机质含量高光谱预测模型,精度最高的为最优模型。结果表明:(1) Landsat8影像中B1～B5波段与有机质含量的相关系数通过了0. 01与0. 05显著性水平检验,作为自变量建立有机质含量预测模型。同时,为了能与影像反射率有个良好的对比,实测光谱反射率及其变换形式同样也选择5个相关系数最大的波段作为敏感波段用以建立模型。在影像与实测光谱中,土壤盐分指数结合植被指数与有机质含量相关性最好的分别是无人干扰区的SI_3、DVI和SI_3、RVI;人为干扰区的SI_2、RVI和SI_1、RVI。在结合光谱综合指数的模型中,无论是影像还是实测光谱,都是以反射率与植被指数、盐分指数相结合作为自变量建立的模型精度最好。对比2种预测方式,预测效果最好的是利用实测光谱与盐分指数、植被指数建立的无人干扰区一阶微分的多元线性回归模型以及人为干扰区的倒数之对数一阶微分的多元线性回归模型,R~2分别为0. 93和0. 89。     

基于土壤反射光谱聚类分析的有机质预测模型

结合土壤图、Landsat8影像、DEM等,以松嫩平原典型土壤类型(黑土、黑钙土、草甸土、风砂土)的149个耕层(0~20 cm)土样的高光谱数据为研究对象,通过重采样、包络线消除法对数据进行处理,在此基础上对不同波段反射率与土壤有机质(SOM)含量进行相关性分析,以敏感波段作为输入量,采用K-均值聚类的方法对4种土壤进行聚类分析,建立聚类分析前后不同土壤类型的SOM多元逐步回归模型。结果表明:(1)K均值聚类法将土壤分成4类,其结果与实际采样结果大体类似;(2)土壤经过光谱分类后,预测模型精度较原来单一土类预测模型精度得到提高,R2的平均值由分类前的0.762提高到分类后的0.836,RMSE平均值由分类前的0.657降到分类后的0.504。该研究可应用于土壤光谱的分类、土壤有机质含量的速测、遥感反演、土地质量评价等工作。     

基于组合模型的黑土区土壤有机质含量预测分析

为提高典型黑土区土壤有机质含量的预测精度,结合田间实测数据与遥感影像反射率数学变换数据筛选出最佳特征波段,并建立多种回归模型,对研究区土壤有机质含量预测模型进行优选。结果表明:对影像反射率进行不同的数学变换处理能够扩大数据中对有机质含量变化敏感的细微吸收特征,突出敏感光谱信息。利用标准化模型对处理后的光谱数据贡献率进行量化,结合相关系数筛选最佳特征波段。建模结果显示,支持向量机模型在检验集上的决定系数为0.89,均方根误差为2.81 g·kg^-1,模型整体的相对分析误差为2.14,对土壤有机质含量的预测能力极好。研究结果可为黑土区土壤有机质含量的预测模型优选提供参考,也可为中国北部地区耕地的有机质含量监测和有效开发提供基础理论依据。     

基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演

该文基于地貌类型分析土壤有机质含量与多光谱遥感影像光谱波段之间相关关系,并构建不同地貌类型区有机质含量反演模型.结果表明,各波段光谱反射率与土壤有机质含量均呈负相关关系;利用SPSS软件对所有波段进行剔除变量(remove)线性回归分析,当全部波段参与构建反演模型时,一次反演模型拟合效果较好.分地貌类型区构建土壤有机质反演模型精度高于整个区域反演模型精度,与实际值对比,当允许误差为7％时,土壤有机质含量识别度为91.65％.基于地貌类型构建土壤有机质含量反演模型提取研究区土壤有机质含量是切实可行的,且精度较高.     

基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演（英文）

该文基于地貌类型分析土壤有机质含量与多光谱遥感影像光谱波段之间相关关系,并构建不同地貌类型区有机质含量反演模型。结果表明,各波段光谱反射率与土壤有机质含量均呈负相关关系;利用SPSS软件对所有波段进行剔除变量(remove)线性回归分析,当全部波段参与构建反演模型时,一次反演模型拟合效果较好。分地貌类型区构建土壤有机质反演模型精度高于整个区域反演模型精度,与实际值对比,当允许误差为7%时,土壤有机质含量识别度为91.65%。基于地貌类型构建土壤有机质含量反演模型提取研究区土壤有机质含量是切实可行的,且精度较高。     

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。     

农田土壤含水率遥感监测方法的探索

以光学植被盖度为基本原理,依据像元点亮度值和反射率的关系推导基于ASTER数据1、2、3波段反射率的地表土壤水分模型,并将模型实际应用于研究区域,反演研究区土壤水分含量,将反演结果与从美国国家冰雪中心下载的AMSR-E地表土壤水产品进行对比分析,结果表明本次研究模型可以适用于大范围区域土壤水分遥感监测。     

基于Hyperion数据的耕地土壤有机质含量遥感反演

为了探究耕地土壤有机质含量与卫星影像光谱间的关系,确定土壤有机质的光谱特征,构建土壤有机质含量反演模型.利用Hyperion高光谱卫星影像和福建省三明市80个土壤调查样点分析数据,对土壤有机质与光谱指数相关性进行了分析;在提取特征光谱指数的基础上,分别基于敏感波段和特征指数建立线性模型和多元逐步回归模型.结果表明:土壤有机质含量在Hyperion高光谱782.95~813.48 nm波段具有良好的响应能力;反射率的一阶导数所建立的模型拟合效果最优,其R2为0.777,RMSE为5.31,验证模型有机质实测值与预测值的R2为0.809,表明它能够用于区域有机质含量的快速测定.