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。     

基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演

研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。     

苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测

基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归（PLSR）方法,研究了原始反射光谱（REF）、微分光谱（FDR）、反射率倒数的对数（lg(1/R)）和波段深度（BD）对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差（RMSE）和相关系数（r）分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900～2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。     

基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位,建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明,具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别,但反射率表现出明显差异,一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域,原始反射率在685 nm处相关性最高,而一阶导数光谱在554 nm处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析,筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为800 nm、1 398 nm和546 nm。进一步以一阶导数为自变量,基于1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数SOMDI及估测模型,即Y=4.19 12.85×(R_FD554 R_FD1 400)。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验,预测决定系数均达0.79以上。上述结果表明,利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。     

基于高光谱特征指数的土壤有机质含量建模

以江苏中部的水稻土和潮土为研究对象,采集178个表层土壤(0～20 cm)样品,并测定了土壤有机质含量(Soil Organic Matter,SOM).运用ASD FieldSpec 3光谱仪测量了土壤的高光谱曲线,首先对原始光谱进行倒数对数和去包络线变换,分析了不同SOM含量梯度和土壤类型的高光谱特征.其次,基于原...     

塔里木盆地北缘荒漠土壤有机质含量的高光谱估测

土壤有机质含量的多少是衡量土壤肥力的重要指标,了解土壤有机质的状况及动态变化,为指导干旱区绿洲农业生产及生态环境保护提供科学依据.基于在塔里木盆地北缘绿洲-荒漠过渡带采集的80个土壤样品,测定有机质含量和光谱反射率.在原始反射率R的基础上,进行光谱反射率的一阶微分R′、倒数对数lg(1/R)、倒数对数的一阶微分[lg(...     

优化光谱输入量的土壤有机质随机森林预测模型

以往的土壤有机质预测研究往往只提取一种光谱输入量,忽略了不同光谱输入量之间的互补性。为探究光谱输入量在预测土壤有机质时的最佳组合,以及不同光谱输入量在离散小波变换不同分解尺度下的变化趋势,该研究以宝清县土壤有机质为研究对象,对光谱反射率进行离散小波变换,对各个分解尺度下的特征光谱提取光谱特征参数、光谱指数以及主成分并分别组合,基于8种光谱输入量建立随机森林模型进行土壤有机质预测。结果表明：1）利用不同光谱输入量预测有机质的精度均高于直接使用光谱反射率建模的精度,将不同光谱输入量组合可以提升预测效果,单个光谱输入量中主成分的预测效果最好,组合中光谱特征参数和主成分的组合预测效果最好;2）随着分解尺度的变化,不同光谱输入量的预测精度的变化趋势也不同,并且单个光谱输入量的变化趋势也会影响该光谱输入量组合的变化趋势;3）所有预测结果中,精度最高的是分解尺度为6时光谱特征参数与主成分的组合,R2达到0.78,均方根误差达到1.32%,可以较好地预测土壤有机质。研究结果说明光谱输入量结合离散小波变换预测土壤有机质是可行的,可以为土壤有机质的预测提供可靠思路。     

高光谱估算土壤有机质含量的波长变量筛选方法

土壤高光谱数据量大、波段维数高,存在光谱信息无效、冗余和重叠现象,导致基于全波段构建的土壤有机质含量反演模型不稳定、精度难以提升。因此,探寻筛选关键波长变量的方法,通过滤除干扰、冗余、共线信息,提高模型预测性能,是目前土壤高光谱研究的热点之一。该文对江汉平原公安县的土壤样本进行室内理化分析、光谱测量与处理等工作获取了实证数据,采用无信息变量消除法(uninformative variables elimination,UVE)剔除无效变量,利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)滤除冗余变量,运用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)消除共线变量,并尝试将不同类型的筛选方法进行耦合筛选关键波长变量,应用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分别建立土壤有机质含量估算模型,对比各种变量筛选方法的优缺点,最终,构建筛选土壤高光谱数据关键变量的方法体系。研究结果表明,除SPA方法的模型精度低于全波段外,其他6种变量筛选方法的建模效果均优于全波段;在3种单个变量筛选方法中,CARS方法优于UVE、SPA变量筛选方法,能有效地筛选出重要波长变量,其预测集相对分析误差RPD值为2.84;综合比较各种变量筛选方法,发现CARS-SPA方法从全波段2 001个波长中筛选出37个特征波长建立的土壤有机质含量的PLSR模型效果最好,其模型预测集的决定系数R2和相对分析误差RPD值分别为0.92、3.60,所选波段仅为全波段的1.85%。CARS-SPA-PLSR模型简单、预测效果好,可作为该区域土壤有机质含量估测的重要方法,对今后土壤近地传感器设备的开发具有一定的指导作用。     

光谱变换和光谱分辨率对土壤有机质含量估测精度的影响

利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质（SOM）含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数log R、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/log R、一阶导数R′、倒数一阶导数（1/R）′、对数一阶导数（log R）′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数（1/log R）′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回归（PLSR）的方法建立SOM含量估测模型。结果表明：（1）1/R和（1/R）′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm...     

煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

可见—近红外光谱已被证明是一种快速、及时、有效的土壤有机碳含量预测工具。利用Field Spec4对济宁鲍店矿区的104个土壤样品进行光谱测量,采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及数学变换等多种方式组合对光谱预处理,并运用偏最小二乘回归分析建立土壤有机碳含量预测模型,进而探讨煤矿区土壤有机碳含量的高精度预测方法。结果表明:(1)不同的光谱预处理方法对建模结果影响差异较大,建模结果以SG加MSC预处理再结合光谱反射率的一阶微分变换最优,建模R~2=0.86,RMSE=2.0g/kg,验证R~2=0.78,RMSE=1.81g/kg,RPD=2.69。(2)倒数和倒数的对数与土壤有机碳含量的相关性曲线接近重合,与反射率曲线成反比,但是建模效果远低于反射率;光谱反射率的一阶微分能明显提高500~600nm波段相关性。(3)光谱反射率随土壤有机碳的含量减少而增大,当有机碳含量较低时,其波谱的近红外波段反射率响应能力也随之降低,反射率直接建模难度加大。     

基于高光谱遥感土壤有机质含量预测研究

高光谱遥感技术是土壤养分含量监测的一种先进手段,能及时、准确地监测滨海滩涂土壤养分的动态变化,对滨海湿地生态环境保护具有重要意义。以辽河三角洲滨海湿地滩涂为研究对象,在对地面高光谱数据与实验室样本理化性质分析的基础上,经过微分以及连续统去除法相关分析,分别建立了多元线性回归模型和偏最小二乘法(PLSR)模型,并对模型结果进行分析、比较。结果显示,连续统去除法能有效的提高有机质含量与光谱反射率之间相关性,基于此变换所建立的多元线性回归模型R2达到了0.7545,RMSE为1.2216;偏最小二乘模型R2达到了0.8792,RMSE为1.2299。所建模型具有预测土壤有机质含量的潜力,其中偏最小二乘法优于多元线性回归法。     

基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演

土壤有机质(SOM)是指土壤中各种含碳有机化合物的总称,其动态变化不仅影响农业生态系统的稳定,而且与大气圈和生物圈的碳循环密切相关,对土壤有机碳的大规模快速监测和碳储量核算具有重要意义。本研究于2017年、2018年7月在三江源区野外采集了145个土壤样品,检测了土壤光谱信息。然后将原始光谱反射率数据及其不同数据变换形式下的光谱分别与土壤有机质(SOM)含量进行相关分析,并选取了特征波段,此外利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型对三江源区SOM含量进行建模估算。结果表明,不同深度土壤有机质含量差异明显,且呈逐层下降趋势。而三种建模方法的检验精度分别为:RF> SVM> PLSR,其中RF和一阶微分(FD)组合模拟最好(建模集和验证集的R²、RMSE分别为0.9678、8.9132和0.7841、20.9787)。对于三江源土壤有机质含量反演,不同模型的最佳数据变换方法不同。本研究成果能为后续的高光谱遥感反演提供理论支撑,从而实现三江源区土壤有机质含量的快速检测和实时动态监测。     

黄绵土钾含量高光谱估算模型研究

为了研究可见/近红外光谱法估算渭北旱塬区黄绵土钾含量的可行性,以陕西省乾县试验田采集的120个土壤样品为研究对象,在室内进行土壤全钾、速效钾含量及反射光谱数据测量的基础上,应用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤钾含量的估算模型,并用独立样本进行验证。结果表明,以土壤光谱反射率一阶微分(DSSR)为自变量建立的多元线性回归模型(MLR)能进行土壤全钾含量准确估算。以波段深度一阶微分(DBD)为自变量建立的PLSR模型,验证集的决定系数(R2pre)大于0.90,预测均方根误差(RMSEpre)等于0.054,预测相对分析误差(RPDpre)等于3.310,是估算土壤全钾含量的最优模型;而以DSSR为自变量建立的PLSR模型,RPDpre值为1.619和1.572,是估算土壤速效钾含量的最优模型。本研究表明可见/近红外光谱结合多元线性回归和偏最小二乘回归方法能对渭北旱塬区黄绵土全钾含量进行快速、准确估算,但对速效钾含量仅能进行粗略估算。     

广东省不同母岩发育的桉树林土壤特性

研究了95个桉树林的土壤肥力。按母岩将95个林分土壤合并为花岗岩、石灰岩、紫色砂岩、砂页岩、玄武岩发育的土壤类型,分析各类土壤的理化性质与桉树生长的关系。结果表明:花岗岩发育成的土壤的容重较小,非毛管孔隙较多,通气好,持水量一般;各种养分都处于中等或偏低水平,但在5种母岩形成的土壤中多处于较高水平,整体土壤肥力较高;石灰岩发育成的土壤容重最小,毛管孔隙和最大持水量大,非毛管孔隙较小,故保水能力强,通气差,全N含量在5种土壤中稍低,其它养分含量均较高,整体土壤肥力高;紫色砂岩发育成的土壤容重大,非毛管孔隙极少,通气差,持水量小,全K和速效K含量位于5种土壤之首,其它养分含量低,整体的土壤肥力低;砂页岩发育成的土壤毛管孔隙度小,非毛管孔隙度大,通气好,在5种土壤中全N含量较高,其它养分含量处于中等或较低水平,土壤肥力较差;玄武岩发育成的土壤容重中等、毛管孔隙少、非毛管孔隙中等,全P和有效P含量在5种土壤中较高,其余养分含量较低,土壤肥力较低。将桉树林地与其它林地的土壤理化性质比较可知,桉树林地的土壤容重大,通气不良,持水能力差,有机质、全N、全K、速效N、速效K含量低。     

粗面岩质火山碎屑物发育土壤有机质含量的高光谱特征与建模

利用ASD Field Spec 4便携式快速扫描分光辐射光谱仪,对采自吉林省长白山地区粗面岩质火山碎屑物发育的土壤进行光谱反射率测定,分析其光谱特征;对土壤原始光谱反射率进行一阶微分、二阶微分、倒数的微分、倒数的对数的一阶微分和倒数的对数的二阶微分等五种数学处理,并应用多元逐步回归分析建立土壤有机质含量的高光谱预测模型。研究表明:土壤有机质含量与原始光谱反射率在565~675 nm波段内呈显著负相关;一阶微分光谱在415 nm、445~605 nm波段内与土壤有机质含量呈极显著负相关,在705~985 nm、1015~1265 nm波段内呈极显著正相关,在865 nm波段处相关系数达到极大值0.87;建立的土壤有机质多元逐步线性回归预测模型中,以一阶微分模型为最优,R2为0.954,可用于粗面岩质火山碎屑物发育土壤有机质含量的快速测定。     

基于GF-1遥感数据预测区域森林土壤有机质含量

为探索国产卫星GF-1预测土壤有机质(SOM)的能力,本研究以广东省云浮市的罗定市为研究区,以GF-1多光谱遥感影像衍生的9个遥感变量和DEM提取的9个地形水文变量为预测因子,建立2种人工神经网络模型(A模型:地形水文;B模型:地形水文+遥感),对5个土壤深度(L1:0～20 cm,L2:20～40 cm,L3:40～...     

基于PLSR-BP复合模型的红壤有机质含量反演研究

对红壤地区土壤有机质进行快速预测,以满足智慧农业与精准施肥的需要。以江西省奉新县北部为研究区域,采用1 km×1 km标准格网划分研究区进行采样,共得到红壤样本248个。对土壤光谱进行了包含分数阶导数在内的3种数学变换方法,将经过P=0.01显著性检验的波段用于模型的构建,选用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络建立土壤有机质含量预测模型。结果表明:当对红壤光谱数据进行1.5阶导数变换后再使用PLSR-BP复合模型对土壤有机质含量进行预测时的结果为最优,训练集R²=0.89,RMSE=4.68g·kg^-1,验证集R²=0.87,RMSE=5.55g·kg^-1,RPD=2.75。1.5阶导数对红壤光谱数据的变换能够更好地突出与有机质相关的特征信息,有助于其含量预测。PLSR-BP复合模型预测精度优于单一模型,能够较好地预测红壤有机质含量,为精准农业快速监测红壤有机质含量提供了新的途径。     

基于EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算

野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonalization,EPO)进行湿土光谱校正,并结合偏最小二乘回归和支持向量机回归分别建立土壤有机质预测模型。结果表明,土壤光谱反射率随着土壤含水量的增加呈非线性降低趋势,偏最小二乘回归模型的预测偏差比为1.16,模型不可用;经EPO算法校正后,各土壤含水量梯度之间的光谱差异性降低,能实现土壤有机质在不同土壤含水量梯度的有效估算,偏最小二乘回归和支持向量机回归模型的预测偏差比分别提高至1.76和2.15。研究结果可为田间快速预测土壤有机质提供必要参考。