基于无人机遥感图像纹理与植被指数的土壤含盐量反演

基于无人机遥感技术获取农田土壤盐分信息为盐渍化治理提供了快速、准确、可靠的理论依据。本文在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域试验地上采集了取样点0～20cm的土壤含盐量,并使用M600型六旋翼无人机平台搭载Micro-MCA多光谱相机采集图像。利用Otsu算法对多光谱图像进行图像分类（土壤背景和植被冠层）,基于分类结果分别提取剔除土壤背景前后的光谱指数和图像纹理特征,采用支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）构建土壤含盐量监测模型,其4种建模策略分别为:未剔除土壤背景的光谱指数(策略1)、剔除土壤背景后的光谱指数(策略2)、未剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略3)、剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略4),通过比较4种建模策略的模型精度以筛选出最优变量组合。结果表明：策略3、4所计算出的土壤含盐量反演精度高于策略1、2,策略1~4验证集决定系数R2v分别为0.614、0.640、0.657、0.681,因此利用图像纹理特征+植被指数对提高土壤含盐量的反演精度有重要意义。对比策略3、4,图像纹理特征+植被指数受到土壤背景的影响,策略4精度低于策略3精度,其R2v分别为0.614、0.657;各变量处理的最优模型均为ELM模型,建模集R2c分别为0.625、0.644、0.618、0.683,标准均方根误差分别为0.152、0.134、0.206、0.155。相比于SVM模型,ELM模型提高了土壤含盐量的反演精度。     

不同植被覆盖度下无人机多光谱遥感土壤含盐量反演

准确快速获取植被覆盖条件下农田土壤盐分信息,为土壤盐渍化治理提供依据。利用无人机遥感平台,获取2019年7、8、9月内蒙古河套灌区沙壕渠灌域试验地的多光谱遥感图像以及取样点0~10cm、10~20cm、20~40cm、40~60cm深度处土壤含盐量,通过多光谱遥感图像计算得到光谱指数,选择归一化植被指数（NDVI-2）代入像元二分模型计算植被覆盖度,并划分为T1（裸土）、T2（低植被覆盖度）、T3（中植被覆盖度）、T4（高植被覆盖度）4个覆盖度等级;同时,对光谱指数进行全子集变量筛选,并利用偏最小二乘回归算法和极限学习机算法,构建不同覆盖度下各深度土壤含盐量反演模型。研究结果表明,裸土和高植被覆盖度下的反演模型精度高于低植被覆盖度和中植被覆盖度下的反演模型精度;对比PLSR和ELM 2种SSC反演模型精度,ELM模型的反演精度比PLSR模型高;覆盖度T1、T2、T3和T4的最佳反演深度分别为0~10cm、10~20cm、20~40cm、20~40cm。研究结果为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化提供了思路。     

基于Landsat 8的节水改造背景下盐渍化土壤含盐量反演

为探明沈乌灌域节水改造后因渠道衬砌、引排水量减少引起的土壤含盐量时空分布特征及变化规律,采用区域土壤信息定点监测,结合经典统计学、空间插值以及机器学习建模反演等技术手段,利用Landsat 8卫星获取光谱数据,通过对实测土壤含盐量、光谱指数及波段反射率进行处理,运用Adaboost回归、BP神经网络回归、梯度提升树回归、KNN回归、决策树回归、随机森林回归方法构建了沈乌灌域土壤含盐量空间反演模型。采用最优反演模型对沈乌灌域土壤含盐量空间分布特征进行了遥感反演。结果表明： 通过全变量单一回归法筛选出相关系数大于0.55的9个光谱因子,使用SPSS PRO软件构建6种机器学习反演模型,对比6种反演模型精度,验证集决定系数R2由大到小依次为随机森林回归、梯度提升树回归、Adaboost回归、KNN回归、决策树回归、BP神经网络回归。其中随机森林回归模型的拟合精度最佳,训练集与验证集的决定系数R2分别为0.834和0.86,说明随机森林回归模型的反演效果较好。反演结果表明：节水改造后非盐渍土面积增加391.7km2,占灌域总面积的21%,中度盐渍土面积、重度盐渍土面积、盐土面积分别减少95.61、63.37、45.7km2,分别占灌域总面积的5%、3%、2%。综上所述,节水改造工程完成后,沈乌灌域土壤盐渍化程度减轻,作物生长安全区面积增加,但由于渠道衬砌以及引排水量减少,土壤盐分淋洗效果减弱,土壤盐分在灌域内部运移,整体土壤环境得到改善,局部地区出现盐分聚集。     

基于无人机多光谱遥感的土壤含盐量反演模型研究

为探究无人机多光谱遥感技术快速监测植被覆盖下的土壤含盐量问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内4块不同盐分梯度的耕地为研究区域,利用无人机搭载多光谱传感器获取2018年8月遥感影像数据,并对0~40cm〖JP〗的土壤进行盐分测定。分别引入敏感波段组、光谱指数组、全变量组作为模型输入变量,采用支持向量机（Support vector machine,SVM）、BP神经网络（Back propagation neural network,BPNN）、随机森林（Random forest,RF）、多元线性回归（Multiple linear regression, MLR）4种回归方法,建立基于3组输入变量下的土壤盐分反演模型,并进行精度评价,比较不同输入变量、不同回归方法对模型精度的影响,评价并优选出最佳盐分反演模型。结果表明,通过分析3个变量组的R2和RMSE,光谱指数组在4种回归方法中均取得了最佳的反演效果,敏感波段组和全变量组在不同的回归方法中反演效果不同。4种回归方法中,3种机器学习算法反演精度明显高于MLR模型,且MLR模型中的敏感波段组和全变量组均出现了“过拟合”现象,RF算法在3种机器学习算法中表现最优,SVM算法和BPNN算法在基于不同变量组的模型中表现也不相同。基于光谱指数组的RF的盐分反演模型在12个模型中取得了最佳的反演效果,R2c和R2v分别达到了0.72和0.67,RMSEv仅为0.112%。     

基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法

条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。     

基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型

土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归（PLSR）、逐步回归（SR）、岭回归（RR）3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明：示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性（相关系数绝对值不小于0.32）;对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.546和 2.687g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。     

基于岭回归的土壤全氮含量反演模型

全氮含量是土壤肥力的核心指标之一,快速、准确测定耕层土壤全氮含量对农业生产具有重要意义.以南京市江宁区典型水稻田为研究对象,采用棋盘式布点法选取了60个点位,每个点位均在0～30 cm表土层进行取样,利用大疆精灵4多光谱无人机同时获取了土壤样本分别在5个波段(450,560,650,730,840 nm)的光谱反射率,通过土壤全氮含量与光谱反射率多元线性分析,揭示了光谱反射率数据特有的多重共线性问题,构建了基于岭回归的无人机遥感影像反演土壤全氮含量预测模型.计算结果表明,岭回归系数取0.12时,其回归R²达到了0.408,方差膨胀因子均在10以下,且回归系数具有统计学意义.基于岭回归的反演模型可以较好兼顾反演精度与光谱数据多重共线性问题.研究成果可为无人机遥感土壤氮素营养诊断提供理论依据.     

基于分位数回归的超短期风功率预测

风电并入电网时,风的波动性和随机性会对电网的稳定运行带来不利的影响。通过分位数回归对风电场发电功率进行预测,可以尽量提前避免由于风力波动对电网造成的不利影响。运用Eviews软件对历史风速和风功率数据进行分析、建模和预测,实现了较好的预测效果。     

大田葵花土壤含盐量无人机遥感反演研究

以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内大田葵花为研究对象,划分4块不同盐分梯度的试验地,利用无人机搭载六波段多光谱相机和热红外成像仪获取遥感数据,并同步采集区域内不同土壤深度处的盐分数据。利用灰色关联法对构建的光谱指数进行筛选,同时结合冠层温度数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM) 4种建模方法构建大田葵花不同生育期、不同土壤深度的盐分反演模型。结果表明,基于葵花现蕾期数据构建的盐分反演模型整体效果优于开花期,以优选盐分指数和光谱指数作为变量组构建的模型效果优于植被指数变量组,盐分反演效果较好的土壤深度为0～20 cm和20～40 cm。不同建模方法对比结果表明,机器学习盐分反演模型的效果优于偏最小二乘回归模型,其中在葵花现蕾期0～20 cm土壤深度处,以光谱指数作为变量组构建的BPNN盐分模型反演效果最好,建模集和验证集R2分别达到0.773和0.718,验证集RMSE、CC分别达到0.062%和0.813。本研究成果可为无人机遥感在大田葵花土壤盐分监测方面的应用及相关研究提供参考。     

基于GF-1卫星遥感的河套灌区土壤含水率反演模型研究

为探究植被覆盖条件下GF-1卫星反演农田土壤含水率的可行性,以河套灌区解放闸灌域沙壕渠为研究区,采用GF-1卫星遥感影像作为数据源,通过全子集筛选法确定不同土壤深度下光谱指数的最优自变量组合,并分别采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)3种算法,构建不同深度下土壤含水率反演模型。结果表明,全子集筛选后模型反演精度有较大提升,且过拟合现象减弱;植被覆盖条件下各深度土壤含水率敏感程度从大到小依次为0~40cm、0~60cm、20~40cm、0~20cm、40~60cm;植被覆盖条件下各模型对土壤含水率反演能力由强到弱依次为BPNN、SVM、MLR;筛选后BPNN在深度0~40cm下的建模集和验证集R2adj均能达到0.50以上,RMSE在0.02%以内。研究结果可为植被覆盖条件下利用GF-1卫星监测农田土壤含水率提供参考。     

基于岭回归的土壤含水率高光谱反演研究

以以色列南部Seder Boker地区采集的粘壤土样品为研究对象。在室内利用ASD Field Spec 3型高光谱仪获取土壤的原始光谱,在进行数据预处理和不同数学变换后,共获取了4种光谱指标:光谱反射率(REF)、倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)。采用偏最小二乘回归法(PLSR)、逐步回归法(SR)和岭回归法(RR)构建了基于不同指标的土壤含水率高光谱反演模型,并对反演结果进行精度验证与比较。结果表明:REF-PLSR模型在所有回归模型中的反演与预测效果均为最优(R2c=0.990,R2p=0.987),在逐步回归模型和岭回归模型中,LR-SR(R2c=0.981,R2p=0.971)、LR-RR(R2c=0.975,R2p=0.979)均为最佳模型。对于其他3种指标,虽然逐步回归法和岭回归法的建模效果较偏最小二乘回归法略有下降,但R2c均大于0.9,R2p均大于0.8,RPD均大于2.5,RMSE均小于0.03,模型仍具有较好的反演效果;逐步回归法和岭回归法均实现了模型的简化,但岭回归法采用有偏估计从而提高了模型的稳健性,且实现了波段的优选(用于建模的波段数仅为全光谱的0.3%)。粘壤土土壤含水率LR-RR高光谱反演模型的建立为高光谱模型的优化、土壤含水率的快速测定提供了途径。     

基于多源遥感协同反演的区域性土壤盐渍化监测

为进一步推动多源遥感技术在农业生产与管理中的应用,以内蒙古河套灌区解放闸灌域为试验区,利用地面实测光谱和地表组合粗糙度数据,联合C波段微波雷达SAR四极化后向散射系数数据,分别利用主成分回归(PCR)、多元逐步回归(MSR)和偏最小二乘回归(PLSR)选取盐分特征波段,并建模评价土壤盐渍化分布。首先,对光谱反射率及其对数、一阶与二阶导数4种光谱数据进行相关性分析,发现相较于原始光谱和对数变换,光谱的一、二阶导数具有更好的相关性,二阶导数变换的618~622 nm、1 802~1 806 nm、2 169~2 173 nm、2 344~2 348 nm这4个特征波段的相关系数分别为0.37、0.28、0.39和0.27;PLSR筛选的波段相较MSR选取的波段延后,但其二阶导数变换模型拟合度小于MSR。其次,在对比二阶导数变换的PCR、MSR和PLSR土壤盐分模型基础上,最终确定了协同光谱特征波段中心反射率二阶导数和雷达后向散射特性、地表组合粗糙度的BP人工神经网络(BPANN)模型为最佳预测模型,其预测模型的R~2为0.890 8,稳定性和预测精度均优于前述经验回归模型。融合多源遥感数据的神经网络模型可快速精准监测土壤盐渍化分布,为灌区土壤退化防治提供基础信息指导。     

基于多源数据融合的盐分遥感反演与季节差异性研究

为提高多光谱盐分遥感反演的精度,利用实测高光谱与多光谱进行数据融合,并分析了不同季节盐分遥感的差异性。以河套灌区永济灌域为研究区域,以实测光谱仪测定的土壤高光谱数据和Landsat-8 OLI多光谱数据为基础,通过光谱变换和多元逐步回归方法筛选特征波段和特征光谱指数,构建了春、秋两季土壤盐分多光谱、高光谱反演模型,并利用特征光谱指数的线性回归构建了高-多光谱数据融合反演模型。结果表明:高光谱的反射率总体比多光谱高36.83%,春季反射率比秋季平均高23.78%。利用模型中最优变量特征光谱指数对多光谱模型与高光谱模型进行融合,高多光谱融合反演模型训练集和验证集R2平均值分别为0.651和0.635,RMSE平均值分别为2.44 g/kg和2.49 g/kg,精度明显高于对应的多光谱反演模型,其中训练集、验证集的R2平均值分别提高了36.19%和35.64%,RMSE平均值分别降低了34.28%和41.72%。春季多光谱、高光谱和融合反演模型的精度均高于秋季,其中训练集R2平均值比秋季模型分别提高了6.03%、6.05%和4.40%,验证集R2平均值分别提高了19.07%、12.21%和1.75%。构建的高多光谱融合模型反演灌域春秋两季平均盐分含量分别为6.05、5.97 g/kg,平均相对误差分别为9.65%和10.68%,总体上该区域春季土壤主要为重盐化土,秋季土壤主要为中盐化土。     

基于多源遥感数据的居延泽地区土壤盐分估算模型

针对土壤盐分遥感反演中众多盐分指示变量在反演效率与相互比较优势方面存在的不确定性和易混淆性问题,以内蒙古额济纳旗的居延泽为例,基于Sentinel-2、Radarsat-2、Landsat-8和SRTM DEM数据提取波段反射率、植被指数、盐分指数、极化雷达参数以及地表温度和地形因子共6类变量,采用变量优选策略筛选各类变量及其组合的最优变量,构建土壤盐分随机森林(Random forest, RF)与支持向量机(Support vector machine, SVM)预测模型,并选择最优模型实现居延泽地区土壤盐分预测,为干旱区土壤盐分监测提供参考。结果表明,短波红外波段(B₁₁)、冠层盐度响应植被指数(CRSI)、扩展比值植被指数(ERVI)、红边盐分指数(S2re3)、单次散射(F_Odd)、地表温度(LST)与汇水面积(CA)等变量对土壤盐分监测具有较强的普适性;单一变量模型的盐分预测精度从高到低依次为地形因子、极化雷达参数、地表温度、盐分指数、植被指数和波段反射率;多变量联合可有效提升模型精度与稳定性,随着环境变量的加入,当6类变量均参与...     

基于地物高光谱和无人机多光谱的黄河三角洲土壤盐分机器学习反演模型

土壤盐渍化是限制黄河三角洲地区农业经济发展的重要因素,进一步阻碍了农业生产。为了探索无人机影像在地表无植被覆盖条件下的土壤盐分含量反演状况,以黄河三角洲典型区域为研究区,获取地物高光谱和无人机多光谱两种数据源与样点土壤盐分含量,通过优选敏感光谱参量,使用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）两种机器学习算法建立土壤盐分含量反演模型,实现研究区的土壤盐分含量反演。结果表明：（1）高光谱1972 nm波段与土壤盐分含量间的敏感性最高,相关系数为-0.31。（2）两种不同数据源优化后的RF模型均优于PLSR,且稳定性更好。（3）基于地物高光谱的RF模型（R² =0.54,RMSEv＝3.30 g/kg）优于基于无人机多光谱的RF模型（R² =0.54,验证RMSRv＝3.35 g/kg）。（4）结合无人机影像采用多光谱RF模型对研究区耕地的土壤盐分含量进行反演,研究区总体以轻、中度盐渍化土壤为主,对作物的耕种具有一定程度的限制。本研究构建并对比了两种不同源数据的黄河三角洲土壤盐分反演模型,并结合各自数据源的优势进行优化,探索了地表无植被覆盖情况下的土壤盐分含量反演方法,对更精准反演土地盐渍化程度提供了参考。     

基于特征优选与机器学习的农田土壤含盐量估算研究

土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先,利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据,并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据,使用皮尔逊相关系数法(PCC)、极端梯度提升(XGBoost)和灰色关联分析法(GRA)对构建的光谱指数进行优选;然后,采用决策树(DT)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明,使用方案3(XGBoost-GRA)变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数,且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度,可知随机森林RF模型整体表现最优,同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果,0～20 cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的,其中精度最高模型的决...     

基于ETM+遥感影像的农田土壤含水率反演研究

以河套灌区解放闸灌域为研究区域,以Landsat ETM+影像为数据源,采用土壤水分光谱法并借助回归分析建立农田土壤水分遥感反演模型并进行模型检验.结果表明,模型精度达到81％以上.可为河套灌区农田大范围的土壤水分实时、快速监测提供方法依据.