基于分数阶微分预处理高光谱数据的荒漠土壤有机碳含量估算

对光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要和有效的途径。为了研究分数阶微分预处理方法在高光谱数据估算荒漠土壤有机碳含量中的应用,该研究以艾比湖流域为研究靶区,利用2015年5月采集的103个表层土壤样本的实测有机碳数据和室内测定的高光谱数据,以0.2阶为步长对原始光谱反射率及对应的倒数变换、对数变换、对数倒数变换、均方根变换的0-2阶微分进行分数阶运算预处理并研究其与土壤有机碳含量相关性,基于通过0.01显著性检验的特征波段对土壤有机碳含量进行偏最小二乘回归建模并进行精度分析。结果表明：1）分数阶微分预处理可以细化土壤有机碳及其光谱反射率相关性的变化趋势;2）各阶微分预处理后的相关系数通过显著性检验波段的数量均呈现先增后减的趋势,但波段数量最多的对应阶数并不统一;3）对数变换的1.6阶微分所建立的模型为最优模型,该模型的RMSEC=2.433 g/kg,R2c=0.786,RMSEP=2.263 g/kg,R2p=0.825,RPD=2.392。说明了分数阶预处理过后的模型精度和稳健性较整数阶微分有了大幅提升,并且运用在高光谱反演土壤有机碳含量上是可行的。     

基于分数阶微分的盐渍土电导率高光谱估算研究

传统电导率的反演模型采用整数阶微分(1阶或2阶)的预处理方法,忽略位于分数阶微分处的高光谱反射率信息。因此,本研究提出一种基于分数阶微分的盐渍土电导率高光谱估算方法,以新疆昌吉回族自治州境内的盐渍化土壤为研究靶区,于2017年5月采集0～20 cm的表层土壤样品,利用FieldSpec?3 Hi-Res光谱仪测量盐渍土的野外高光谱,并在实验室化验土壤的电导率理化参数。在Matlab2019a软件中编程实现0阶-2.0阶的Grünwald-Letnikov分数阶微分计算(阶数间隔为0.1)。分析土壤高光谱与电导率的相关系数曲线在21种微分处的变化规律,选择每阶微分的最大相关系数大于0.5时对应的波长为敏感波长,采用逐步多元线性回归模型对电导率进行预测。结果表明:分数阶微分预处理方法能够把相关系数曲线位于不同分数阶时的变化细节呈现出来,在全波段范围内出现更多的波峰和波谷信息。电导率的8个敏感波长为400 nm、418 nm、567 nm、1 667 nm、2 132 nm、2 193 nm、2 257 nm和2 258 nm。估算电导率的最佳模型位于分数阶1.5阶,其验证集的RPD值为1.99, R~2为0.81, RMSE为1.08,该模型因RPD值大于1.8对电导率的估算能力好。本研究探索了电导率在不同分数阶微分处的差异信息,为电导率的估算提供一种新的研究思路,对新疆干旱区盐渍土的改良提供了科学可靠的依据。     

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....     

基于分数阶微分光谱指数的小麦条锈病遥感监测模型构建

为提高小麦条锈病的遥感监测精度,该研究利用分数阶微分能够突出光谱的细微信息以及描述光谱数据间微小差异的优势,在对条锈病胁迫下小麦冠层光谱数据进行分数阶微分处理的基础上,构建了两波段和三波段分数阶微分光谱指数,并将其应用于小麦条锈病的遥感探测。研究结果表明,1.2阶次微分光谱与小麦条锈病冠层病情严重度的相关性最高,较原始反射率光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱分别提高了20.9%、3.9%和20.5%;基于分数阶微分光谱指数的最优分数阶次及其对应波长构建的三波段分数阶微分光谱指数对小麦条锈病的探测能力优于两波段分数阶微分光谱指数,其中分数阶微分光化学指数与冠层病情严重度的相关系数达到0.875;以分数阶微分光谱指数为自变量构建的高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）模型对小麦条锈病冠层病情严重度的预测精度优于反射率光谱指数,其训练数据集及验证数据集病情指数（Disease Index,DI）预测值和实测值间的决定系数较反射率光谱指数分别提高了3.8%和19.1%,该研究结果对进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测具有重要意义。     

PHI-3高光谱数据预处理

主要介绍PHI-3高光谱遥感数据从原始数据到产品这一阶段的预处理情况。针对该数据的特点，对原始数据进行了完整性处理、格式转换、辐射校正、暗电流处理、几何校正等预处理，获得了较好的图像，为数据的进一步处理和应用奠定了基础。     

博斯腾湖湖滨绿洲土壤电导率高光谱估算模型

以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,采用分数阶微分对光谱指数进行波段优化,筛选高光谱数据的特征波段,利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)构建土壤电导率高光谱数据的估算模型.研究结果表明:(1)分数阶微分的高光谱数据与土壤电导率的相关性:随着分数阶微分阶数的增加,特征波段数呈现逐渐增加的趋势,2阶是特征波段数量最...     

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。     

基于高光谱影像分解的土壤含水量反演技术

植被和土壤常同时存在于影像像元中,土壤含水量监测不可避免地会受植被光谱影响。因此,剔除植被光谱干扰显得尤为重要。采用基于光谱匹配的分解算法对Hyperion高光谱数据进行分解,剔除植被光谱的干扰,同时对土壤贡献的光谱信息进行一阶微分和包络线去除变换,选取敏感波段,建立土壤含水量反演模型。结果表明：以波段X661,× 1019和X2067的土壤包络线去除光谱为自变量建立的模型最佳,预测R2值为0.85;未剔除植被光谱时,以波段X541,X979和X1632的一阶微分光谱为自变量建立的模型最佳,预测R2值仅为0.36。通过高光谱影像分解剔除植被光谱干扰估测土壤含水量的方法是可行的,可为今后遥感估测土壤含水量的研究提供参考。     

基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算

为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。     

高光谱在土壤重金属信息提取中的应用与实现

以建设一套基于光谱数据的土壤重金属信息提取系统为研究目标,总结了土壤重金属指标及其光谱学机理。在软件技术和数据库技术支持下,实现了土壤重金属光谱信息管理、处理、分析和应用。研究表明:土壤重金属元素在其特征波段上所显示的光谱特性,经过光谱预处理、变换和定量化提取,能够为建模提供理论依据。在计算光谱统计特征量基础上,采用光谱分析法,自动检索土壤重金属光谱特征位置。以东北黑土地机载高光谱CASI和SASI数据为例,计算了硒、锰和铁等元素的含量,最高硒元素含量达到了80.767 mg kg~(-1)。随着植被覆盖率的提升,硒、锰、锡和锌元素的含量随之升高,说明水稻吸收了部分金属元素,对特征波段反射率产生了影响。     

基于高光谱特征的盐渍化土壤不同土层盐分离子含量预测

为了利用高光谱技术准确预测不同土层土壤盐渍化程度,该研究以宁夏银北地区不同层次土壤为研究对象,以土壤实测光谱数据和室内盐渍化指标测定数据为基本信息源,系统分析不同类型盐渍化土壤光谱特征,确定与土壤pH值、电导率(electricconductivity,EC)和可溶性盐分离子相关性最强的反射率转换方式,筛选0～5 cm和0～20 cm土层盐分指标敏感波段,然后建立并验证不同土层不同土壤盐分指标的预测模型。结果表明:研究区不同类型、不同盐渍化程度土壤光谱特征曲线变化趋势相似,盐土光谱反射率最高,轻度硫酸盐型土壤反射率最低。在所有盐分指标中,单波段反射率与0～5 cm土壤SO42-的相关性最强(相关系数为0.910 4);反射率与CO32-、HCO3-、Cl-含量相关性不显著。土壤单波段反射率与0～20 cm土层SO42-的平均相关系数比0～5 cm土层降低了0.232 2,但Cl-、K+、HCO3-和EC的相关系数都有所增大。反射率通过不同方式转换后,敏感波段与各盐分的相关性有不同程度的增强,尤其是一阶微分和连续统去除后一阶微分转换。在0～5 cm土层反射率经过平滑后一阶微分转换后与土壤pH值、SO42-、K+、Mg2+相关性最强;反射率经平滑后连续统去除一阶微分转换与土壤EC、CO32-、HCO3-、Cl-、Na+、Ca2+的相关性最强。0～20 cm土层中,平滑后连续统去除一阶微分与土壤pH值、Cl-相关性最强,平滑后倒数对数一阶微分与EC、HCO3-、SO42-、Na+、Ca2+的相关性最强,而平滑后一阶微分与CO32-、K+、Mg2+相关性最强。不同土层相同盐分指标敏感波段不同。利用偏最小二乘回归建立的预测模型中,0～5 cm和0～20 cm敏感波段对10个盐分指标预测平均决定系数分别为0.820 8和0.890 7,其中0～5 cm敏感波段对SO42-的预测模型决定系数达0.967 6。采用逐步回归与偏最小二乘回归相比模型引入敏感波段减少,但R2降低。验证结果表明模型对0～20 cm土层SO42-和CO32-的预测能力不及0～5 cm;但对其他8个盐分离子的预测能力明显高于0～5 cm。研究结果可以为该地区土壤的盐渍化信息预测及植物格局配置提供科学依据。     

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。     

冻结状态下盐渍化土壤中水溶性盐基离子含量高光谱反演

为探究采用高光谱技术反演冻结状态土壤水溶性盐基离子含量的可行性,该研究针对河套灌区盐渍化土壤,测定土壤在冻结与未冻结状态下的光谱和主要水溶性盐基离子含量（HCO3-、Cl-、CO32-、SO42-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+）,光谱经标准正态变量变换（standard normal variable,SNV）和变量投影重要性法（variable importance in projection,VIP）筛选出敏感波段后,采用偏最小二乘回归法（partial least squares regression,PLSR）、支持向量机回归法（support vector regression,SVR）和极限学习机法（extreme learning machine,ELM）构建基于特征光谱的土壤离子含量高光谱反演模型,并对比冻结与未冻结状态反演模型的精度。结果表明：在冻结状态下,不同离子的反演精度存在很大差异,其中Cl-和K+的预测精度极高（相对分析误差大于2.5）,SO42-、Ca2+和Na+预测精度较好（相对分析误差在2.0～2.5之间）,其余离子预测效果较差;3种回归方法中,ELM模型精度最高,SVM模型次之,PLSR模型最低。冻结和未冻结状态下离子的最优反演模型相同,但冻结状态下Cl-、SO42-、K+和Na+反演精度比未冻结状态高,而Ca2+和Mg2+反演精度比未冻结状态低且Mg2+的反演精度差别最大。各离子最优反演模型与未冻结状态下的相对分析误差相比变化为-34.45%～24.43%。该研究构建的VIP-ELM模型为季节性冻土区盐渍化土壤盐基离子的高光谱监测提供了一种可靠途径。     

基于环境减灾卫星高光谱数据的盐碱地等级划分

为了进行盐碱地的有效防治,以松辽盆地为例,基于环境减灾卫星(HJ-1A)高光谱数据,对比曲线回归、最小二乘支持向量机回归二种非线性回归模型在含盐率反演中的预测效果,探索该区土壤盐碱化指标定量反演的最佳模型,最终采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测的方法,在盐碱化较严重的大庆地区进行了多种盐碱地指标反演,并采用...     

荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型

为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。     

高光谱成像技术快速检测生物质秸秆元素含量

为了探讨生物质秸秆元素含量的快速检测方法,该文运用高光谱成像技术,结合多种数据优选方法对生物质秸秆中N、C、H、S、O元素含量快速检测的可行性进行研究。选取玉米、水稻、小麦、油菜4种类别共计188个秸秆样本,采集其反射高光谱图像,并测定元素含量。采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法选取元素检测敏感变量,提取光谱维数据,结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)算法,建立了基于高光谱光谱维数据的元素定量分析模型,N元素采用24个变量建立模型,验证集相关系数为0.923,均方根误差(root mean square error of validation set,RMSEP)为0.196%,相对分析误差(relative analysis error,RPD)为3.11;O元素仅采用10个光谱变量建立模型,验证集相关系数为0.876,均方根误差为1.015%,相对分析误差为2.32,N、O元素的模型可以用于实际应用;C、H、S元素相验证集相关系数均小于0.80,无法实际应用分析。采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法结合权重系数法,提取IC1-IC5分析图像中特征光谱波段为572.09、643.69、685.14、766.79、819.55、964.01 nm,用6个特征光谱变量建立基于高光谱图像维数据的秸秆元素定量分析模型,N、C、H、S和O 5种元素无法用于实际检测。研究结果表明,采用高光谱成像技术并应用光谱维数据结合CARS-PLS算法可以实现秸秆N、O元素的有效检测。     

盐渍化土壤光谱特征的区域异质性及盐分反演

该文通过分析中国新疆、浙江、吉林3个不同地区盐渍化土壤的高光谱特征,研究了盐渍化土壤高光谱特征的区域异质性,并对构建高精度的跨区域土壤盐分高光谱定量反演模型,应用25种数据处理方式来提高全局建模的精度,旨在提高具有光谱异质性土壤的盐分反演精度。结果表明:不同地区的盐渍化土壤,无论是反射率还是光谱曲线形态方面,均存在较明显的差异,但经过一阶微分处理后,光谱差异有所降低;对3个地区土壤盐分含量局部建模与全局建模的精度进行比较,在所选用的直线回归、主成分回归、多元线性回归、偏最小二乘回归4种建模方法中,全局建模精度均低于局部建模精度;不同地区盐渍化土壤的盐分敏感波段不一致,在所采用的25种数据处理方式中,SG3点一阶微分(savitzky golay)、SG5点一阶微分、SG7点一阶微分、线性基线校正+SG3点一阶微分、SG平滑+SG3点一阶微分、SG平滑+线性基线校正+SG3点一阶微分这6种数据处理方式对全局建模的建模精度有明显改善作用,模型的相对分析误差均达到2.0以上,其中以SG平滑+SG3点一阶微分为最佳,其决定系数、均方根误差、相对分析误差分别为0.80、0.43、2.23。研究结果为跨区域土壤盐渍化的航天高光谱遥感监测提供了一定的参考依据。