黑土有机质含量高光谱模型研究

通过对黑龙江省典型黑土区土壤样品高光谱反射率的室内测定,研究了典型黑土可见光/近红外波段光谱反射特性;利用多元统计分析方法,以土壤光谱反射数据及其数学变换数据作为自变量,以黑土有机质含量对数变换数据作为因变量,建立黑土有机质含量高光谱预测模型,并对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:(1)620~810nm波段范围是黑土有机质的主要光谱响应区域,最大响应值在710nm附近;(2)对光谱数据进行归一化处理可以部分消除不同土样测试过程中存在的噪声;(3)模型及其检验的决定系数R2都在0.9以上,模型的总均方根差RMSE均小于2.1,模型具有很好的稳定性和预测能力,可以用于黑土有机质含量的快速测定;(4)归一化一阶微分模型为最优预测模型。     

基于小波特征和冬小麦生理参数的土壤水分高光谱模型优化

土壤水分是影响作物生长的关键因子,在精准灌溉中估算土壤含水率有重要意义,结合作物生理参数与叶片光谱特性,能够在一定程度上增强土壤含水率遥感监测模型的稳定性。为了提高土壤含水率遥感监测模型在冬小麦多种物候期的适用性以及迁移能力,该研究通过连续小波变换增强光谱对叶片不同生化生理指标的响应后,通过变量投影重要性分析方法对冬小麦叶片含水率、叶绿素、叶面积指数敏感的光谱特征进行特征筛选,结合偏最小二乘回归构建土壤含水率模型,并与土壤含水率所选特征建立的监测模型在独立年份数据与不同传感器之间进行比较。结果表明,土壤含水率变化显著改变了冬小麦叶绿素以及叶面积,进而影响了小麦冠层光谱,小尺度小波变换可以增强冬小麦冠层光谱和土壤含水率的相关性（相关系数由0.46提升至0.61）。综合基于地面非成像数据集和机载成像数据集进行的模型验证结果,基于叶绿素所选小波特征在2021年高光谱非成像数据集和2022年机载成像数据集构建的土壤含水率监测模型表现最优,其中基于1尺度叶绿素小波特征构建的模型效果最好,其在独立非成像数据集验证中决定系数为0.541,均方根误差为2.42%,在成像数据集验证中决定系数为0.687,均方根误差为1.92%。因此,通过冬小麦叶片叶绿素与连续小波变换选取的光谱特征进行土壤含水率监测的适用性更强,可以进一步提高土壤含水率监测模型的准确性及稳定性。     

东北典型黑土区表层土壤有机质含量高光谱反演研究

选择东北典型黑土区——德惠市、扶余市和双城市为研究区,利用便携式地物光谱仪获取土壤光谱数据,基于原始光谱值及一阶微分、倒数的对数、连续统去除变换,分别建立了黑土有机质含量的多元线性逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型。结果表明:高光谱与土壤有机质含量在多个波段相关性较好,其中有机质与反射率一阶微分处理的相关性最好,在光谱584 nm处其相关性最强(r=-0.60,n=81)。光谱一阶微分处理数据在三种建模方法中的预测及验证精度均高于原始光谱值、倒数的对数和连续统去除变换,因此一阶微分为最佳光谱变换形式。偏最小二乘回归分析的预测效果整体优于多元线性逐步回归分析和BP神经网络分析,光谱一阶微分处理的偏最小二乘回归模型呈现出最佳预测效果,决定系数为0.71、均方根误差为2.29 g kg~(-1)(n=53)。     

基于EPO-PLS回归模型的盐渍化土壤含水率高光谱反演

表层土壤含水率对于指导农业灌溉有重要的作用。研究表明,土壤光谱受到土壤水分和盐分的共同影响,但对于盐渍化地区的土壤含水率高光谱反演却很少涉及。该文通过对11组不同含盐量土壤室内蒸发过程连续监测,获取相关反射率光谱和水分、盐分的变化数据,利用外部参数正交化方法(external parameter orthogonalisation,EPO)预处理土壤光谱,滤除盐分(质量比0.1%~5.0%)的影响,建立经过EPO预处理后的偏最小二乘(partial least squares regression after EPO pre-processing,EPO-PLS)土壤水分预测模型。与偏最小二乘(partial least square model,PLS)模型相比,验证样本的决定系数R2和对分析误差RPD(residual predictive deviation)分别从0.722、1.976上升到0.898、3.145;均方根误差RMSE从5.087 g/(100 g)减少到3.237 g/(100 g)。通过EPO算法预处理后的模型性能提升显著,利用该方法能够有效的消除土壤盐分的影响,很好地实现盐渍化地区的水分含量估测。     

高光谱土壤多元信息提取模型综述

高光谱土壤多元信息提取模型的精度与光谱学在这一领域未来能够发挥的作用直接相关。在列举土壤样品制备、理化成分测定和土壤光谱数据获取标准技术的基础上,总结了目前适用于土壤光谱处理的异常筛选、平滑去噪、重采样、变换和定量化方法。对偏最小二乘法、主成分分析和多元逐步回归法等8种建模方法进行了对比,分析了各类方法的建模针对性。按照有机质、水分、盐渍化、重金属和其它成分分类归纳了目前取得良好应用效果的多种光谱信息提取模型,并对比了每个模型的信息提取精度。光谱所指示的信息,不仅能够为土壤成分提供快速指示信息,而且在实测数据基础上所建立的信息提取模型,是软件研发、仪器研发和土质评价等工作的理论基础。     

砂姜黑土有机质含量高光谱估测模型构建

为快速估测砂姜黑土有机质含量,该研究以河南省商水县砂姜黑土为对象,采用光谱指数和遗传算法结合支持向量机构建砂姜黑土有机质估测模型。结果表明,以Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶导数光谱792和1 389 nm两波段组合构建的比值指数表现最好,建模集决定系数为0.81。利用独立的样本验证,预测决定系数和均方根误差分别为0.91和1.56 g/kg。而相同样本经遗传算法筛选敏感波段结合支持向量机回归构建的模型以SG平滑的一阶导数光谱表现最好,建模集和验证集决定系数分别为0.95和0.91,均方根误差分别为1.01和1.69 g/kg。基于遗传算法结合支持向量机回归和光谱指数2种方法构建的有机质含量估测模型均表现出较高的精度,前者稍优于后者,可用于对砂姜黑土有机质含量的有效估测。该研究成果可为砂姜黑土有机质含量的快速定量估算提供依据和参考。     

棉田土壤水分的高光谱定量遥感模型

在棉花大田水分试验的基础上,采用自主设计的不同土层取样方法,同步获取了棉花冠层高光谱数据和不同深度土壤的水分含量数据以及棉花冠层水分含量数据,分析了棉花冠层含水量与土壤含水量之间的关系、棉花冠层高光谱数据与土壤含水量之间的相关性,构建了基于棉花冠层高光谱数据的土壤水分含量反演模型。结果表明:不同土层的水分含量具有较大差异,棉花冠层对不同土层水分含量的响应程度不同,0~30 cm土层水分含量与棉花冠层含水量的相关性最强,决定系数达到0.58;棉花冠层反射率与土壤水含量在可见光波段呈负相关,近红外波段呈正相关;在所有以棉花冠层高光谱数据的不同变换形式构建的不同土层含水量的PLSR反演模型中,以反射率倒数对数所建的模型对0~30 cm土层和以反射率对数所建模型对0~10 cm土层含水量的预测RPD均达到2.0以上,具有较好的预测能力,其余模型的预测效果不理想。     

基于试验反射光谱数据的土壤含水率遥感反演

土壤含水率是土壤水循环研究中不可或缺的参数,已广泛应用于土壤水分的监测。土壤光谱特性的研究是土壤含水率光学遥感定量反演的基础。该研究首先通过野外调查收集土样;然后,在实验室条件下制备不同水分梯度的土壤样品,并利用便携式地物光谱仪采集不同水分梯度土壤样品的反射光谱;最后,通过试验光谱数据分析建立一个基于指数函数的土壤含水率遥感反演模型,并对结果进行精度评价。结果表明,基于指数函数的土壤含水率反演模型可以较好的反演土壤水分特征,在640 nm处土壤含水率的估计值与真实值之间的决定系数为0.7062,RMSE为3.49%。相关研究为表层土壤含水量的遥感监测提供新方法和新思路。     

黑土土壤水分反射光谱特征定量分析与预测

选择单一土类黑土作为研究对象, 并准确调配其不同含水量,实验室测定土壤高光谱反射率,利用光谱分析与统计方法,定量描述了不同含水量黑土反射光谱特征,并建立了黑土含水量反射光谱预测模型,结果表明,随土壤含水量的增加,达到一定阈值（300 g kg-1）,反射率存在过饱和现象,但其倒数对数微分可以有效去除饱和问题;土壤反射率倒数对数微分对土壤含水量的响应表现出三个变化阶段,导致1 870 nm波段的倒数对数微分也表现为非线性变化,需要利用分段函数进行土壤含水量的光谱精确速测。     

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。     

土壤二向反射特性及水分含量对其影响研究

土壤二向反射特性的研究是进行地表温度、地表反照率等方面反演必须解决的问题,同时也是全球地面覆盖遥感研究所要考虑的背景因素,对定量遥感及土壤遥感技术本身的发展有着重要意义。论文在对不同类型土壤进行室内二向反射率测定的基础上,分析了其在可见光及近红外波段随观测角度变化规律,得出以下结论:在不同的观测方位角,土壤二向反射率均随着观测天顶角的增加而增加,在垂直主平面方向是对称的;并且在后向散射方向达到最高,在前向散射方向达到最低。研究利用基于辐射传输理论的Hapke二向反射模型对不同类型土壤在不同水分含量条件下的二向反射率进行了模拟并取得了较好的结果。此外,基于实测的土壤二向反射率对Hapke模型的主要参数进行反演并研究土壤水分含量对其影响,结果表明随着土壤逐渐变干,其单次散射反照率在整个波段均呈增加的趋势,并且单次散射反照率不受测量时条件的影响。因此,论文可以为利用单次散射反照率来反演土壤水分含量提供研究基础。     

含水量对黑土光谱特征影响的定量分析

Several studies have demonstrated that soil reflectance decreases with increasing soil moisture content, or increases when the soil moisture reaches a certain content; however, there are few analyses on the quantitative relationship between soil reflectance and its moisture, especially in the case of black soils in northeast China. A new moisture adjusting method was developed to obtain soil reflectance with a smaller moisture interval to describe the quantitative relationship between soil reflectance and moisture. For the soil samples with moisture contents ranging from air-dry to saturated, the changes in soil reflectance with soil moisture can be depicted using a cubic equation. Both moisture threshold (MT) and moisture inflexion (MI) of soil reflectance can also be determined by the equation. When the moisture range was smaller than MT, soil reflectance can be simulated with a linear model. However, for samples with different soil organic matter (OM), the parameters of the linear model varied regularly with the OM content. Based on their relationship, the soil moisture can be estimated from soil reflectance in the black soil region.     

初始含水量和容重对黑土压缩特性的影响

东北黑土区农业机械化水平高,农机作业压实导致的土壤结构和物理性状退化问题日益严重,压缩特性是定量分析土壤压实过程的有效手段,但目前黑土压缩特性随初始含水量和初始容重的变化规律尚不明确。为了解初始含水量和初始容重对黑土压缩特性的影响程度及其变化关系,该研究以重塑黑土为对象,设0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40 g/g共6个初始含水量水平,设1.00、1.10、1.20、1.30、1.45、1.60 g/cm³共6个初始容重水平,使用固结仪进行单轴压缩试验测定土壤压缩曲线,分析初始含水量和容重对压缩特性影响。结果表明,土壤初始含水量、容重及两者交互作用均极显著影响重塑黑土压缩特性(P<0.001),据此建立了预测压缩特性的土壤传递函数。黑土的预固结压力为10.42～1 106.17 kPa,与初始含水量显著线性正相关、与初始容重显著线性负相关(P<0.05);压缩指数为0.311～0.852,与初始含水量和容重呈二元多项式方程的关系,随初始容重的增大而降低,在中等含水量时最大;回弹指数为0.007～0.321,与初始含水量正相关,与...     

花岗岩剖面土壤崩解特性与初始含水率的关系

土壤的崩解特性是南方红土区土壤侵蚀的重要指标,也是开展水土保持工作的重要依据.作者选择花岗岩发育的2个土壤剖面,分别采集淋溶层、淀积层、过渡层和母质层原状土壤样品.利用崩解仪进行崩解实验,测定剖面不同层次土壤崩解特性与初始含水率的关系.结果表明:在不同的初始含水率条件下,土壤崩解特性均表现为淋溶层和淀积层土壤崩解缓慢,过渡层和母质层崩解迅速;初始含水率的递变,对淋溶层和淀积层土壤达到崩解完全所需用时影响较大,对过渡层和母质层土壤影响较小;随着初始含水率的减小,淋溶层和淀积层的最大崩解量逐渐增加,风干状态时可趋于完全崩解;过渡层和母质层均可全部达到完全崩解,初始含水率对其影响较小.研究结果可为治理南方崩岗水土流失提供依据,也为探索崩岗的发生机制提供参考.     

前期含水量对机械压实后黑土团聚体特征的影响

以东北典型黑土区耕地土壤为研究对象,通过对不同前期含水量下机械碾压处理后土壤干筛团聚体和水稳性团聚体粒级分布、破坏率(PAD0.25)、分形维数(D)、平均重量直径(MWD)、平均重量比表面积(MWSSA)等特征指标的测定和分析,对比研究了干湿处理条件下模拟机械作业过程中土壤团聚体特征的变化。结果表明:黑土耕作区0～30 cm范围内团聚体组成上干筛团聚体以>2 mm粒级的团聚体比例最高,而水稳性团聚体则随着粒级的减小,比例逐渐增加。不同前期土壤含水量能够对机械压实黑土的团聚体组成分布、分形等特征产生影响,低含水量时,机械碾压在一定程度上能够促进土壤团聚体的团聚,但同等负荷下多次积累压实会削弱土壤的水稳定性和机械稳定性;而在高含水量时,机械碾压相对更易对黑土团聚体产生负效应,加剧破坏、抑制团聚,降低其水稳定性和机械稳定性。同时发现,MWSSA与其他常用团聚体特征值PA0.25、MWD、D、PAD0.25的线性关系达到了极显著水平,说明MWSSA同样可以作为分析和研究土壤团聚体特征的有效指标。研究结果可为科学指导大机械作业提供理论依据。     

考虑地表粗糙度改进水云模型反演西班牙农田地表土壤含水率

土壤含水率是农业、环境、气象等领域进行建模的重要参数。该研究将微波遥感与光学遥感相结合,利用Sentinel-1数据交叉极化比及变换土壤调节植被指数对地表粗糙度进行估计,构建了一种改进的水云模型(modifiedwatercloud model, MWCM)。分析将NDVI、NDWI和NDWI1725,2200等植被指数作为植被冠层含水率时,水云模型(water cloud model,WCM)及MWCM农田地表土壤含水率的反演精度。结果表明:从总体精度上来看,MWCM的反演精度优于WCM。在不同植被覆盖度情况下:当植被覆盖度为中、低程度(NDVI0.5),MWCM具有较高的反演精度;在较高的植被覆盖度情况下(NDVI≥0.5),WCM与MWCM的反演精度较为接近。MWCM可有效的建立微波后向散射系数与地表土壤水分的关系,提高土壤含水率反演精度,为各种地表覆盖类型的土壤含水率反演提供研究思路及理论支持。     

EC-5和5TE土壤水分传感器的多因素性能测试与校正

摘要：含水率、电导率及表层温度等土壤墒情信息是进行农牧业精确灌溉作业的基础。无线传感器网络是目前广泛采用的监测土壤墒情的有效方法,其对传感器有着低成本、低功耗和可靠性的要求。针对网络整体需求,本文在对比不同土壤水分传感器后选定并测试了土壤水分传感器EC-5和5TE的工作性能。结果表明：EC-5和5TE的电工作特性均受温度、电导率和pH影响。5TE受电导率的影响要比受温度或pH的影响大,应用校正模型,三者相关决定系数R2依次可达0.918、0.971和0.906;EC-5具有与5TE一样的温度稳定性,但其受电导率或pH的影响效果与5TE的相反,校正模型相关决定系数R2分别为0.977、0.944和0.978。此外,虽然5TE自带的电导率测定的可靠性很高,但其温度测定漂移较大,线性校正后相关决定系数R2为0.993。总的来说,5TE和EC-5已能满足无线传感器网络监测土壤墒情信息的需求,但有必要根据本试验结果提供的对温度、电导率和pH的校正模型对其进行补偿校正。     

东北黑土区TDR测定农田土壤含水量的室内标定

土壤水分标定是利用TDR监测农田土壤水分过程中的必要环节.以东北黑土区农田土壤剖面深度上的4种典型介质（黑土层、母质层、过渡层、砂砾层）为试验对象,利用“由湿到干”的土柱试验方法,用烘干法对TDR进行室内标定研究.结果表明：1）TDR内置土壤标定曲线测定的含水量明显低于烘干法测量的含水量.在TDR法土壤含水量标定时,指数关系比线性关系具有更高的标定精度.2）单一介质的TDR法土壤含水量标定曲线对自身介质的标定精度高（最大绝对误差3.2％）.3）混合介质的TDR法土壤含水量标定曲线的标定精度较高（最大绝对误差6.6％）,可用于不同介质TDR法土壤含水量标定.本研究结果可用于研究区及类似区域修订TDR法含水量测定结果.     

基于分数阶微分光谱指数的冬小麦根域土壤含水率估算模型

为探讨分数阶微分（fractional-order differentiation,FOD）技术联合光谱指数改善高光谱反演冬小麦根域土壤含水率（soil moisture content,SMC）的效果,该研究以冬小麦为研究对象,测取高光谱反射率和土壤含水率数据,将高光谱反射率经Savitzky-Golay(SG)平滑处理后计算典型光谱指数以此构建偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、随机森林（random forest,RF）和BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）3种土壤含水率反演模型;将高光谱反射率进行0～2.0阶（步长为0.2）的分数阶微分处理后计算比值指数（ratio index,RI）和归一化指数（normalized difference index,NDI）,分析不同阶的RI、NDI与SMC之间的二维相关性,筛选得出敏感光谱指数并分组,以此构建3种反演模型（PLSR、RF和BPNN）。结果表明：不同典型光谱指数与土壤含水率的相关性存在很大差异,相关系数波动范围在0....