基于可见–近红外光谱的水稻土全磷反演研究

采用PLSR偏最小二乘法回归结合留一法交叉验证,利用长期定位试验田以及直湖港小流域面上的水稻土土壤样本建立最优模型,研究了不同光谱预处理方式对水稻土全磷可见-近红外高光谱反演精度的影响,探索水稻土全磷光谱反演的可行性;并结合简单相关系数法以及PLSR模型回归系数法分析了水稻土全磷光谱反演的重要波段。结果表明,光谱预处理方法对土壤全磷反演精度的影响不大;基于PLSR建立的水稻土全磷光谱反演模型的校正决定系数达0.85,交叉验证决定系数为0.70,RPD为1.8,有较好的模型精度;440~740 nm为土壤全磷光谱反演的重要波段。利用PLSR对水稻土全磷进行光谱预测是可行的。     

土壤有机质可见光-近红外光谱预测样本优化选择

土壤有机质可见光-近红外光谱预测中建模样本的优化选择对提高有机质模型估算精度具有重要作用。本文以湟水流域土壤有机质为例,采用基于土壤单一属性信息考虑的建模样本选择方法:浓度梯度法、Kennard-Stone(KS)方法,以及基于土壤多种信息考虑的建模样本选择方法:Rank-KS(RKS)法、土壤类型结合浓度梯度法以及土壤类型结合KS法。通过偏最小二乘回归建模,探索可见光–近红外光谱预测青海湟水流域有机质的最优样本集。结果表明:不同级别样本数的最佳建模样本选择方法不同,整体表现为基于土壤多种信息挑选的建模样本集的模型精度相比土壤单一信息均较高,特别是KS方法结合土壤类型后的建模样本集模型精度明显提高且在样本数较少时更为明显。土壤类型可以优化建模样本选择方法提高模型预测精度。在保证固定验证样本模型预测精度的情况下,土壤类型参与建模样本的选择可以有效减少建模样本数,进而降低了建模成本。     

基于组合模型的庐山森林土壤有效铁光谱间接反演研究

铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义。而要通过土壤光谱直接预测土壤有效铁含量是难以实现的,因此提出利用土壤有机质含量与有效铁含量之间的相关性,探讨间接估算土壤有效铁含量的可行性。以庐山森林土壤样本为研究对象,研究基于偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络的组合模型预测土壤有机质含量的适用性,并且通过构建有机质含量与有效铁含量的二项式线性模型,对土壤有效铁含量进行间接反演,探讨不同权重下的最优组合模型。结果表明,组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且熵值组合为最优组合模型,其中,土壤有机质的反演模型验证的决定系数(R~2)为0.81,均方根误差(RMSE_p)为11.54 g kg~(-1),测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为2.18;有效铁的间接反演模型R~2为0.70,RMSE_p为21.60 mg kg~(-1),RPD为1.77。通过土壤有机质构建土壤有效铁含量的光谱反演间接模型,在光谱反演模型中,组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力。因此,组合模型可对土壤有机质含量的光谱预测及土壤有效铁的间接预测发挥更好的作用。     

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)。     

黑土养分含量的航空高光谱遥感预测

为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明：全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值（样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值）分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;全氮、有效磷和速效钾的预测精度,BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。     

灌溉水中悬浮固体对土壤水分入渗性能的影响

为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明：全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值（样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值）分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。     

基于高光谱的复垦农田土壤有机质含量估测

为了快速准确估算矿区复垦土地土壤有机质含量,以永城矿区复垦农田为例,在土样有机质含量测定和高光谱数据测量的基础上,对土壤高光谱数据进行多种预处理并与有机质实测含量进行相关性分析,利用相关系数进行P=0.01水平显著检验,确定敏感波段,建立一元线性回归、多元逐步回归和偏最小二乘回归等多种有机质含量与高光谱估测模型。结果表明:经过数学变换的土壤光谱反射率与土壤有机质含量相关性显著提高,复垦区土壤光谱经过多元散射校正和一元微分处理并利用偏最小二乘回归模型建模预测效果最好。当前较少有研究对矿区复垦农田土壤有机质进行高光谱估测,本研究成果可为有效利用高光谱遥感技术,快速、有效地测定复垦农田土壤有机质含量提供技术支撑。     

土壤有机质含量可见-近红外光谱反演模型校正集优选方法

土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone(KS)法,Rank-KS(RKS)和Sample set Partitioning based on joint X-Y distance(SPXY)法,构建样本数占总校正集不同比例的子校正集,通过偏最小二乘回归,建立土壤有机质含量的可见—近红外光谱反演模型。结果表明:KS法无法提高模型预测精度,但可以在保证标准差与预测均方根误差比(ratio of performance to standard deviation,RPD)2.0的前提下减少30%的校正样本;基于SPXY法的模型,当子校正集样本比例为总校正集的50%时达到最佳的模型预测精度,RPD为2.557;RKS法能够在保证预测精度的情况下(RPD2.0),最多减少总校正集70%的样本,对应模型RPD为2.212。当校正集与验证集的有机质含量分布相近时,能够以较少的建模样本达到与总校正集相近甚至更高的模型预测精度,提升土壤有机质光谱反演模型的实用性。     

基于核偏最小二乘的矿区土壤Cu含量高光谱反演

本文探究应用高光谱遥感手段反演铜锌矿区土壤Cu含量的可行性,以湖南省某矿区土壤为例。在对原始高光谱重采样、一阶微分、对数、连续统预处理后,分别进行与Cu含量的相关性分析,最终选用一阶微分变换光谱数据进行建模。在建模反演时,针对多元线性回归(MFL)和传统偏最小二乘(PLS)在应用过程中没有考虑变量间的非线性关系的缺点,提出了基于核偏最小二乘(KPLS)回归的土壤Cu含量预测模型。研究结果表明,相对于PLS和MFL,KPLS能较好的提升土壤Cu含量估算能力,预测样本的平均相对误差为13.25%,明显高于MFL的32.22%和PLS的14.18%。研究结果也表明了高光谱遥感手段可以反演矿区土壤Cu含量,且核偏最小二乘模型也可为其它土壤重金属的反演提供参考。     

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。     

基于环境相关法和地统计学的土壤属性空间分布预测

土壤属性是土壤质量的重要决定因素,并强烈影响土地利用和生态过程。正确理解并充分考虑土壤空间变异,对于在景观尺度上建立生态、环境过程模型是必不可少的。在黄土高原横山县采集了254个样点,应用数字地形与遥感影像分析技术,获取相关地形因子与遥感指数,分析土壤属性（土壤容重、有机质和全磷）与环境因子相互关系,并利用环境变量进行空间预测。结果表明,土壤容重、有机质与地形因子和遥感指数之间存在较好相关性,而全磷与地形因子相关性不大;多元线性逐步回归模型对于土壤容重和有机质拟合较好,而对于全磷,预测结果较差;回归－克里格预测有效地减小了残差,消除了平滑效应,与实测值较为接近。     

母质与土地利用类型对土壤光谱反演模型的影响

用可见光近红外(Vis-Near Infrared,VNIR)光谱建立的土壤反演模型可以快速高效测定土壤某些属性,但不考虑土壤自身特点的纯统计模型反演的精度会受到制约。本文研究了母质和土地利用类型对土壤光谱反演模型建立的影响。研究所用集合为SF(安徽宣城的林地样品)、SP(安徽宣城的水田样品)、DP(安徽定远的水田样品),结果显示:母质和土地利用类型的差异会显著影响异地模型的适应性,一个地区建立的反演模型不可随便用于母质和土地利用类型不同的其他地区;当异地模型不适用于反演时,可考虑采用精度稍低的全局模型进行预测。     

基于地类分层的土壤有机质光谱反演校正样本集的构建

以江汉平原滨湖地区不同土地利用类型的土壤样本为例,比较了基于目标土壤理化性质的浓度梯度法、扩展的基于多种理化性质的综合法(P-KS)、基于光谱信息的KS法、最邻近样本去除法(reduce nearest neighbor samples,RNNS)法和基于浓度分层并结合光谱信息的C-KS、C-RNNS法,基于地类分层再结合上述方法,构建具有不同层次土壤信息代表性的校正集,采用偏最小二乘回归法,建立土壤有机质可见光/近红外光谱反演模型。结果表明,具有单一代表性的浓度梯度法、KS法、RNNS法难以建立适用模型;具有光谱与理化性质二元代表性的C-KS方法模型预测精度得到了明显的提升,相对分析误差(ratio of performance to standard deviation,RPD)为1.66;考虑土地利用类型后,浓度梯度法、RNNS法与C-KS法模型预测精度有明显的提升,RPD分别达到了1.84、1.51、1.75,模型具有良好的适用性。说明具有多层次土壤信息代表性的校正集构建方法对提高土壤有机质可见光/近红外光谱反演模型的适用性具有较好作用。     

中国农耕区土壤有机质含量及其与酸碱度和容重关系

对我国农耕区土壤有机质区域变化及其与酸碱度和容重关系进行系统分析,为耕地地力提升和改善土壤结构提供支撑。基于国家级耕地长期定位监测点913个,统计分析全国及7大区域（东北NE、华北NC、西北NW、长江中游MYR、长三角YRD、华南SC、西南SW）耕层土壤有机质含量、酸碱度及容重变化特征。结果表明,全国农耕区耕层土壤有机质含量平均值为22.4~24.8 g/kg。其中有机质含量中等偏低的监测点位占比达72.5%。不同区域耕层土壤有机质含量差异显著（p<0.05）,MYR耕层土壤有机质含量显著高于其他6个区域。全国农耕区耕层土壤pH和容重平均分别为（6.90±1.20）,（1.30±0.15） g/cm³。不同土壤利用方式对土壤有机质、酸碱度及容重产生影响。水田耕层土壤有机质含量显著高于旱地,旱地耕层土壤pH和容重则显著高于水田。亚当斯方程和指数函数分别推荐拟合土壤容重对有机质含量响应关系（R²=0.09,RMSE=0.17,n=759）,以及土壤pH对土壤有机质含量响应（R²=0.16,RMSE=1.24,n=886）。全国农耕区耕层土壤有机质含量总体中等偏低,呈现出东南向西北依次降低趋势。土壤pH及容重与土壤有机质呈现显著的负相关关系。亚当斯模型及指数方程能较好地拟合土壤容重及pH对有机质的响应关系,可用于非线性插值法补充土壤容重及pH缺失值。     

宁镇丘陵区村域小流域不同土壤景观下表土质量变化及评价

中国南方丘陵区存在着自然过程和人类活动交互影响的、土地利用—土地覆盖叠加变化的多种土壤景观,其土壤质量对乡村农业产业发展具有重要影响。在南京市远郊的溧水区晶桥镇芝山村域小流域,选取流域内生态保护的林地、农业利用的园地、旱地和稻田4种土壤景观,于秋季分别采集表土样品,测定土壤基础理化性质、土壤团聚体粒径组成及土壤微生物磷脂肪酸和胞外酶活性分布,分析土壤肥力、土壤团聚化、土壤生物活性等关键性质在不同土壤景观中的变异情况,并采用土壤质量评价方法探明土壤景观与表土质量的变化关系。结果表明,与原生林地相比,农业土壤景观中有机质减少50.93%~69.63%,土壤团聚体平均重量直径降低41.34%~68.71%;相应地,土壤微生物总磷脂脂肪酸含量也降低19.20%~42.04%,土壤归一化酶活性降低22.48%~63.27%。因此,与林地景观土壤相比,农业土壤景观的土壤生态系统服务功能已经显著削弱。不过,在农业土壤景观中,稻田的土壤有机质储量和微生物活性相对较高。回归分析表明,土壤有机质含量是影响土壤性质变化的最强因子。基于总数据集和最小数据集的土壤质量评价和基于土壤健康理念的土壤功能质量评价均表明,表土总体土壤质量的变化趋势为林地>稻田>旱地>园地。同时,基于土壤健康理念的评价体系能综合地反映不同土壤景观间土壤的质量变化及其生态系统功能意义。     

引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型

土壤有机质(soil organic matter,SOM)是土壤质量评价的重要指标。监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义。该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律。结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势。     

Degradation and restoration of sandy soils under different agricultural land uses in northeast Thailand: a review

Conversion of natural forest to agricultural land use has significantly lowered the soil organic matter (SOM) content in sandy soils of northeast Thailand. This paper reviews the findings of comparative studies on contents of SOM pools (labile, i.e. microbial biomass and particulate organic matter—POM and stable, i.e. humic substance) and related soil aggregate formation, in natural forest plots and cultivated fields (monocrops of cassava, sugarcane and rice) in sites representative of northeast Thailand from the viewpoints of terrain (i.e. undulating), soils (sandy) and land use and discusses the restoration of SOM and fertility (nitrogen) in these degraded soils. Monocultural agriculture brings about the degradation of all SOM pools and associated soil aggregation as compared to the forest system because of decreased organic inputs and more frequent soil disturbance. The build‐up of SOM was achieved through the continuous recycling of organic residues produced within the system. Low‐quality residues contributed the largest SOM build‐up in whole and fractionated SOM pools, including POM and humic substance. However, to restore N fertility, high quality residues, (i.e. with low C/N ratios, lignin and polyphenols) were also needed. Timing of N release to meet crop demand was achieved by employing a mixture of high and low quality residues. Selection of appropriate residues for N sources was affected by environmental factors, notably soil moisture regimes, which differed in upland field and lowland paddy subsystems. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Google Earth Engine和机器学习的耕地土壤有机质含量预测

土壤有机质含量是耕地质量定级的依据,是耕地质量评价的核心内容之一,因此,精准高效地获取土壤有机质含量非常重要。高分辨率遥感技术和谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云计算平台的出现,为土壤有机质的高效反演提供了新的途径和方法。该研究以藁城区的Sentinel-2A MSI数据和Landsat8 OLI 数据为主要的数据源,结合Sentinel-1 SAR数据、ECMWF/ERA5气象数据和USGS/SRTMGL1_003高程数据,分别采用随机森林（Random Forest,RF）、梯度升级树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法,在GEE平台对藁城耕地土壤有机质含量进行反演。结果表明：1）基于Sentinel-2A建立的模型（模型A*）在预测SOM含量方面优于基于Landsat8建立的模型（模型B*）,GDBT算法下的Sentinel-2A的全变量模型取得了最佳结果（R2=0.759,RMSE= 2.852 g/kg）;2）模型A-1对比模型A-0增加了红边波段,模型A-1比模型A-0提高了9.752%;3）从不同的预测算法来看,GDBT算法能较好地适用于研究区的土壤有机质预测,GDBT算法、Sentinel-2A与GEE的结合是SOM预测制图的一种有效方法。     

煤炭矿区耕地土壤有机质无人机高光谱遥感估测

为监测煤炭矿区不同沉陷阶段耕地土壤质量状况,实现矿区土地复垦和耕地质量保护,以山西省长治王庄煤矿周边3种处于不同沉陷阶段的耕地为例,使用无人机搭载高光谱相机进行影像获取,并在研究区内进行土壤样品采集及室内光谱测定。通过对光谱反射率进行倒数、一阶微分、二阶微分、多元散射校正4种不同形式的变换,分析转换后的光谱反射率和实测有机质含量的相关性,筛选出相关系数较高的敏感波段。利用多元线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和BP神经网络（BP Neural Network,BPNN）3种模型对有机质含量建立预测模型,并对模型预测结果进行精度评价,选用较优模型代入无人机高光谱影像进行有机质含量填图,得到耕地范围内的土壤有机质分布情况,并对处于不同沉陷阶段的耕地土壤有机质空间分布差异及其驱动因子进行分析讨论。结果表明：1）采煤沉陷区耕地土壤有机质含量与经过多元散射校正变换的光谱曲线相关性最高,敏感波段为463.75～492.45 nm,870.79～932.58 nm处,最大相关系数为0.63。2）经过多元散射校正处理的光谱曲线运用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型预测有机质含量精度要明显高于多元线性回归模型,预测精度分别达到0.863和0.884,可以用于有机质含量的估测。3）采煤沉陷区耕地土壤有机质分布情况表现为煤炭开采未扰动区耕地土壤有机质分布较为均一,均值为26.94 g/kg,总体上处于中上等水平;煤炭开采扰动稳沉区耕地土壤有机质高低值分化明显,整体分布呈现较大空间分异性;煤炭开采扰动区介于二者之间。矿区有机质含量大小关系为煤炭开采未扰动区耕地>煤炭开采扰动区耕地>煤炭开采扰动稳沉区耕地。