SVM和BP检测滨海湿地土壤有机质

近年来,虽然随着高光谱技术的出现可以快速获取土壤中的养分含量,但不同的土壤类型对估算的精度会有很大的差异。滨海湿地土壤类型受海洋环境影响较大,其高光谱反射率与内陆土壤类型的表现会有所不同,也就造成了同样的估算模型在反演滨海湿地土壤的养分含量时,反演精度的降低,随着近年来海洋资源的开发与滨海湿地生态恢复工作的不断推进,探索一种合适的估算模型来快速准确的获取土壤中的养分含量变得更加紧迫。该研究旨在验证利用可见-近红外高光谱反射率构建非线性模型来反演滨海湿地土壤类型中有机质(soil organic matter, SOM)含量的可行性。以江苏省盐城大丰麋鹿国家级自然保护区的第三核心区土壤作为研究对象,将土壤样本的光谱反射率进行5点Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波处理,再进行一阶微分R′、倒数的一阶微分(1/R)′、倒数的二阶微分(1/R)″、对数的一阶微分(lgR)′四种微分变换后,应用相关系数和显著性水平(p0.01)提取土壤有机质含量的敏感波段,利用台湾大学林智仁教授开发的MATLAB软件中的LIBSVM工具包构建SVM(support vector machine)支持向量机估算模型,并利用MATLAB2018b软件中自带的BP(back propagation)反向传播神经网络构建估算模型,最后利用决定系数R~2和均方根误差RMSE进行模型的预测精度验证。结果表明:原始光谱通过5点S-G平滑滤波、微分变换与相关系数法可以较好的提取出有效波段,其中基于(1/R)′光谱变换提取的滨海湿地土壤有机质特征波段为498～501, 1 180～1 182,1 946, 1 947和2 323～2 326 nm;对比发现SVM的估算精度优于BP神经网络;利用光谱的(1/R)′微分形式构建的SVM模型估算滨海湿地土壤SOM含量的精度最高,决定系数R~2与RMSE分别为0.93和0.23,并且均通过了p0.01的显著性检验。因此利用高光谱构建SVM非线性模型来快速估算滨海湿地土壤中的养分含量具有一定的可行性。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响

高光谱遥感以其高光谱分辨率适于反射光谱特征复杂的地物识别与参数反演,但对于反射光谱特征平滑的地物,高光谱数据可能存在数据冗余问题。本研究对实验室测定的黑土高光谱反射率进行重采样,基于统计分析方法研究了光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度的影响,结果表明:黑土有机质含量高,土壤有机质的光谱作用范围宽(445～1 380nm);黑土有机质光谱预测模型精度随光谱分辨率降低,呈现先增后减的趋势,最优模型的光谱分辨率为50nm,低于高光谱遥感波段设置,略高于多光谱传感器波段设置;黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量,模型决定系数R2=0.799,RMSE=0.439,研究成果为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制,以及传感器波段设置提供理论基础与技术支持。     

基于谐波分析算法的干旱区绿洲土壤光谱特性研究

土壤有机质(SOM)含量是评价土壤肥力的重要指标。以新疆渭-库绿洲为研究区,对室内获取的SOM含量及反射光谱数据进行Savitzky-Golay (S-G)平滑和一阶微分(FD)预处理。在此基础上,为减小敏感波段遴选对建模精度的影响,引入谐波分析(HA)算法对全波段光谱数据进行谐波分解。基于主成分分析(PCA)降维后的7个主分量对SOM含量进行基于反向传播(BP)神经网络、遗传算法(GA)-BP神经网络和多元线性回归(MLR)方法的定量估算,并对估算精度进行比较。结果表明:HA预处理后的光谱数据与SOM含量的相关性相较于FD数据有了明显提高;非线性模型BP神经网络的估算精度明显高于线性模型MLR;在非线性模型中,GA-BP模型的估算精度最高,其决定系数为0.92,预测集的均方根误差为3.92×10~(-3),相对分析误差为1.93。验证了HA算法深度挖掘光谱数据的有效性,经过GA优化的BP神经网络模型可以提高SOM含量的估算精度,为土壤属性的光谱定量估算提供借鉴。     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

土壤重金属砷的高光谱估算模型

砷是严重危害人体的重金属之一。利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异。针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savitzky-Golay 7点平滑处理,进行一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、倒数（RT）、倒数一阶微分（RTFD）、倒数二阶微分（RTSD）、倒数对数（AT）、倒数对数一阶微分（ATFD）、倒数对数二阶微分（ATSD）、连续统去除（CR）9种光谱变换后,再对重金属砷实测含量与经光谱变换后的光谱指标进行相关分析,并提取各光谱指标的最大敏感波段。运用多元线性逐步回归（MLSR）、单光谱变换指标偏最小二乘回归（U-PLSR）和多光谱变换指标偏最小二乘回归（M-PLSR）方法构建土壤重金属砷含量估算模型,最后通过相关系数r、均方根误差（root mean square error, RMSE）和统计值F来比对建模效果。结果表明：研究区部分土壤样本重金属砷含量已经出现了轻度污染,大部分样本处于污染的临界状态;经连续统去除变换后的光谱特征与砷的相关性最大,一阶微分与砷含量存在最大负相关性;相较于多元线性逐步回归和单光谱变换指标偏最小二乘回归,采取多光谱变换指标偏最小二乘回归方法土壤重金属砷含量模型估算值与实测值最为接近,建模R2达到0.852,RMSE和F值分别达到0.147和32.384,多光谱变换指标建模集成效果显著。因此研究结果可以为石家庄水源地保护区主要采矿地和冶炼企业重金属砷污染高光谱快速监测提供科学依据。     

基于高光谱反射率的喀斯特地区土壤重金属锌元素含量反演

针对传统土壤重金属锌元素含量测定效率低下和喀斯特地区山高坡陡土壤样品采集难度大，亟需先进手段获取土壤重金属锌元素含量的要求，以喀斯特流域为研究区，利用电感耦合等离子质谱测定土壤样品的锌元素含量和分光光广度计采集土壤光谱数据。将所测定的原始光谱，经过连续统去除、一阶、二阶微分、倒数、倒数对数、倒数对数一阶、倒数对数二阶微分7种数学变换，基于高光谱吸收重金属元素的特征吸收带初步判断光谱特征变量，利用相关分析进一步筛选特征变量，运用逐步回归最终确定有效建模光谱变量。采用非线性和线性算法，揭示光谱敏感波段反射率与重金锌元素含量之间的映射关系，进行土壤重金属含量估测。结果表明：基于耦合的光谱特征变量甄选方式，锌元素的特征波段580，810，1 410，1 910，2 160，2 260，2 270，2 350，2 430 nm与铁氧化物、有机质、粘土矿物吸收带关联，表明一定程度上捕捉到喀斯特地区土壤重金属锌元素的光谱吸收特性；运用随机森林、支持向量机、偏最小二乘3种算法进行元素含量与光谱变量建模后，采用决定系数和均方根误差评价模型精度。从光谱变换形式和模型性能二个维度综合判断，基于二阶微分变换的随机森林算法准确度最高，为最佳估算模型。通过高光谱反射率估测重金属锌元素含量，实现了喀斯特地区土壤重金属锌元素含量的高效快速反演，为喀斯特地区重金属元素含量动态监测提供了可靠的技术支撑。     

高光谱技术联合归一化光谱指数估算土壤有机质含量

随着近地高光谱遥感技术的发展,为快速、有效、非破坏性地获取土壤有机质(SOM)信息提供了可能。土壤高光谱波段数据众多,光谱数据变量之间存在较为严重的多重共线性,影响模型复杂结构,而构建归一化光谱指数(NDSI)可以有效去除冗余信息变量,放大光谱特征信息。以江汉平原公安县为研究区,采集56份耕层土样,在室内获取土壤光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测定SOM含量,对实测土壤光谱数据(Raw)进行倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)和连续统去除(CR)三种变换,计算四种变换的NDSI数值,分析SOM与NDSI的二维相关性,并对一维、二维相关系数进行全波段范围内的p=0.001水平上显著性检验,提取敏感波段和敏感光谱指数,结合偏最小二乘回归(PLSR)建立SOM的估算模型,探讨二维光谱指数用于建模的可行性。研究表明,二维相关系数相比一维相关系数有不同程度的提升,以LR最为显著,相关系数数值提升约0.26;基于二维相关性分析提取的敏感光谱指数的PLSR建模效果整体优于一维相关性分析提取的敏感波段,其中,NDSI_LR-PLSR模型的稳健性最优,验证集R2为0.82,模型验证RPD值为2.46,模型稳定可靠,可以满足SOM的精确监测需要,适合推广到区域范围内低分辨率的航空航天遥感(如ASTER,Landsat TM等),应用潜力较大。     

铅锌矿石稀散元素镉含量的高光谱反演研究

稀散元素矿产资源是国民经济中的关键性矿产资源,元素含量的提取是矿产资源潜力评价、靶区优选的基础。现有稀散元素含量分析面临快速检测、潜力评价的需求,基于高光谱的稀散元素含量反演是解决此问题的一种途径。因此,采集西藏斯弄多-则学矿集区的铅锌矿石,开展铅锌矿石稀散元素镉(Cd)含量的高光谱反演方法与反演模型研究。选用ASD Field Spec 3地物光谱仪及配套软件进行光谱数据采集和预处理;在光谱特征分析基础上,开展一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数的对数(AT)、倒数对数的一阶微分(AFD)、倒数对数的二阶微分(ASD)光谱数据变换处理,结合皮尔森相关性系数(r)筛选特征波段,进行随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)模型构建与反演,选用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)评价反演模型效果与预测精度。结果表明：样品反射率集中于40%～60%区间;1 420、 1 920和2 200 nm处形成吸收峰;特征波段覆盖可见光和近红外波段,771～2 051 nm为特征波段的最优区间。SD光谱变换的降维效果最好,筛选出15个特征波段;其次为...     

卷积神经网络模型的遥感反演水质参数COD

化学需氧量(COD)是水体污染监测的常用水质指标之一,传统采集手段耗时耗力;利用遥感反演COD浓度能够快速获取整个水域的COD浓度空间分布状况,对于水污染治理和水环境保护具有重要意义。目前利用多光谱遥感数据反演COD浓度精度较低,主要原因是目前的反演模型多是以皮尔逊相关系数大小为指标选取建模波段的经验方法,对于多光谱遥感数据而言,其光谱波段范围较宽,波段的组合数量有限,难以找到有效的变量作为建模变量。针对这一问题,以郑州市天德湖为例,基于Planet多光谱高分辨率遥感影像,对遥感影像进行预处理和分析水样的高光谱数据,利用卷积神经网络对天德湖COD浓度进行反演;同时选取单变量回归模型、多变量回归模型进行精度对比。主要研究结论有：(1)相比于以皮尔逊相关系数为衡量标准选择不同波段组合的反演方式,卷积神经网络反演具有更高的空间反演精度,其决定系数为0.89, RMSE为2.22 mg·L^-1,这是因为卷积神经网络不仅充分利用了遥感影像的光谱特征,而且能够提取目标像元周围的领域空间信息,学习到图像深层的抽象特征以及水质参数浓度和遥感数据之间的“内在规律”,可以在一定程度上...     

连续小波变换的土壤有机质含量高光谱估测

土壤有机质含量的高光谱估测可快速、准确监测土壤肥力,对现代化农业生产进行精准施肥提供科学依据。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤为研究对象,对采集的98个土壤样品的原始光谱反射率R分别进行传统倒数对数lg(1/R)、一阶微分R′和倒数对数一阶微分[lg(1/R)]′数学变换,以及基于小波母函数Bior1.3不同尺度分解的连续小波变换（CWT）,并与实测土壤有机质含量进行相关分析,从而筛选出各类变换下与土壤有机质含量密切相关的特征波段和小波系数（p<0.01）。分别以原始光谱反射率（R）以及不同变换处理下的特征波段反射率和敏感小波系数作为自变量,土壤有机质含量作为因变量,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归方法构建土壤有机质含量的估测模型。结果表明：（1）各类光谱变换方法有效提升光谱与土壤有机质含量之间的敏感性,其中经CWT变换后的土壤光谱反射率与有机质含量的相关性得到显著提高,相关系数由0.39提高到0.54（p<0.01）。（2）传统的[lg(1/R)]′变换构建的支持向量机回归模型,其决定系数（R2）高于lg(1/R)和R′变换构建的模型,说明倒数对数一阶微分变换可有助于提高估测模型的精度,且支持向量机回归模型的精度和稳定性高于偏最小二乘回归模型。（3）经过CWT分解后,以原始光谱反射率在不同尺度上的敏感小波系数作为自变量建立的模型,估测精度和稳定性均有明显的提高,构建的R-CWT-23-SVMR模型的决定系数（R2）为0.84,均方根误差（RMSE）为1.48,相对分析误差（RPD）等于2.11,模型精度达到最高并拥有极好的预测能力。高光谱数据经多种变换处理后可有效去除白噪声,而连续小波变换处理比传统的数学变换方法更适合于挖掘土壤有效信息,实现光谱信号的近似特征和细节特征的有效分离,建立的反演模型可更加精准估测土壤有机质含量。     

四通道可见光光谱相机的设计

随着光谱技术的发展，多光谱相机在农业、医疗、机器视觉、遥感探测等领域都得到了广泛的应用。提出一款小型化四通道可见光波段的多光谱相机，尺寸为107 mm×110 mm×74 mm，质量1 043 g，适合搭载在小型化无人机上进行遥感探测。相机系统采用棱镜分光光路设计方案，避免光程差和光轴偏移；设计开发的四通道可见光多光谱相机，采用一个FPGA控制器同时驱动4个图像传感器，实现4个通道像素级同步采集，曝光完全一致。实验结果显示:在红、绿、蓝3个特定波段及全波段相机可实时输出图像，既可输出某个特定波段图像(60 fps)，也可同时输出4个波段图像(15 fps)，有利于多波段图像同步采集，以及多光谱图像融合的研究。     

滇中三类典型地表植被的机载高光谱特征分析

高光谱遥感技术因为具有图谱合一的优势,并且相较于传统多光谱遥感技术,可以实现对目标的精确识别,逐渐运用于地表植被的探测。选择以滇中地区的竹林、华山松、杂木林这三类典型地表植被为研究对象,基于机载高光谱影像数据,通过对原始高光谱、一阶微分处理光谱、连续统去除处理光谱进行处理与对比分析,获得滇中三类典型地表植被类型高光谱特征的初步探测认识。主要结果包括：(1）基于对原始光谱特征分析得出,三类典型地表植被的原始高光谱的最佳波段窗口出现在690~946 nm,且在该波段范围内光谱反射率特征为竹林>华山松>杂木林;(2）运用一阶微分处理光谱特征分析得出,利用光谱微分变换处理能够增强植被的光谱差异。经过一阶微分处理后光谱的最佳波段窗口出现在670~774 nm,在该波段范围内的一阶微分系数为竹林>华山松>杂木林。且发现718 nm为三类植被的敏感波段,即可用718 nm敏感特征波段区分开三类植被类型;并且综合运用一阶微分光谱特征参数中的红边位置,蓝边幅值、黄边幅值、红边幅值、蓝边面积、黄边面积和红边面积可以将三类植被类型进行区分;(3）最后基于连续统去除处理光谱特征分析得出,连续统去除方法能够有效地增强植被光谱曲线反射和吸收的特征。经过连续统去除处理后的光谱,三类典型植被的最佳波段窗口在458~554和570~690 nm,这两个波段范围内的连续统去除系数均为竹林>华山松>杂木林,且发现502和674 nm为三类典型植被的敏感波段,即可用此特征综合区分三类植被类型。该研究结果有助于对滇中森林植被精细判别提供技术方法,同时,为今后发展天-地-空的高光谱影像数据一体化遥感植被精细分类提供技术支撑。     

基于生物光学模型的水面薄油膜厚度的高光谱遥感反演实验研究

研究水表薄油膜厚度与其反射率光谱之间的变化规律,对于分析海洋油膜污染和油气勘探的遥感探测机理具有十分重要的意义。建立了水面薄油膜厚度的生物光学模型,并介绍了单波段和双波段比值简化算法反演薄油膜厚度信息的方法。通过对原油样品进行油膜厚度定量反演,研究了遥感反射率随水表油膜厚度的变化规律。研究发现,可见光到近红外波段(450～800nm)反射率对油膜厚度变化最为敏感,有很高的负相关关系,并且随着油膜厚度的增加呈负指数形态下降。对于浅水环境较混浊的水体,ETM1/ETM3双波段比值模型可以较好的消除线性天空散射光的影响,克服单波段反演模型在不同水质背景下反演效果不稳定的特点,其反演结果的复相关系数R2可以达到0.98,是水表薄油膜厚度遥感探测的较好波段选择。     

黑土有机质含量野外高光谱预测模型

以田间原状黑土野外实测高光谱反射率为研究对象,分析黑土有机质的光谱响应波段,运用光谱分析方法提取光谱指数,建立基于反射光谱特征的黑土有机质高光谱预测模型。得出如下结论:(1)黑土反射光谱特征差异主要在小于1 250 nm的光谱范围,尤其是在小于1 100 nm的范围,随着有机质含量的变化,该波谱范围内黑土反射光谱特征呈现单/双谷现象,有机质是影响黑土反射光谱特征的决定因素。(2)有机质与黑土反射率倒数对数微分的相关系数最高,最高值在1 260 nm,达到-0.77(R2),相关系数高的波谱范围为750~1 260 nm。(3)基于黑土野外光谱反射率的有机质含量高光谱预测模型稳定性强,预测能力较好,能够用于黑土有机质含量野外速测。     

玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息,基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统,在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B),Green(G),Red(R);400～700 nm]和近红外(Near-infrared: NIR,760～1 000 nm)图像,并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后,进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割,首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法,选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割,进而采用区域标记算法进行精细分割,分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R,G,B各通道,从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R,G,B和NIR四个通道的玉米冠层图像,提取了各通道图像灰度均值(A_NIR,A_Red,A_Green和A_Blue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数,建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明,建模R2达0.596 0,预测R2达0.568 5,该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量,可为大田玉米长势监测提供支持。     

土壤光谱重建的湿地土壤有机质含量多光谱反演

土壤有机质是湿地生态系统的重要元素,利用多光谱遥感技术可大尺度、快速获取其含量信息,对保护湿地生态系统具有重要意义。然而,由于不同地物光谱混合给多光谱数据带来光谱畸变,影响湿地土壤有机质含量的反演精度。为了消除不同地物光谱混合,实现湿地土壤有机质含量的准确、实时监测,以闽江鳝鱼滩湿地为研究区,利用线性波谱分解技术对原始影像的像元进行分解,重建土壤光谱,分析原始光谱、重建光谱与土壤有机质含量的相关性后,建立土壤有机质含量的反演模型。结果表明：利用线性波谱分解技术可有效消除原始影像中的植被端元,减少大部分道路及建筑物的反射干扰,重建后的土壤光谱特征曲线更趋近于自然状态下土壤的光谱曲线,重建效果显著;通过两种光谱与土壤有机质含量的相关系数对比,重建光谱更能准确的反映土壤光谱与土壤有机质含量的相关性;运用重建光谱构建土壤有机质含量的反演模型,其预测精度优于基于原始光谱的反演模型,R2和F分别提高0.124和2.223,RMSE则降低0.106,1∶1线检验的预测值与实测值的拟合度更高,模型可行且有效。由此得出结论,利用线性波谱分解技术消除不同地物光谱混合,重建土壤光谱,一定程度上可实现在自然条件下湿地土壤有机质含量的大面积、准确检测,具有较好的实际应用价值。     

土壤铅污染光谱的HHT鉴别及BC-PLSR铅含量预测模型

土壤重金属污染问题一直备受关注,利用高光谱遥感对其进行研究取得了大量的成果,主要集中在利用土壤光谱的导数变换、连续统去除等常规方法预测土壤重金属含量上。土壤光谱数据与非线性非平稳的机电信号、医学信号等具有一定的相似性。通过希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),对土壤铅(Pb)污染光谱进行频率域分析,实现土壤Pb污染光谱的HHT鉴别,并建立土壤Pb含量预测模型。首先,进行土壤Pb污染实验,采集土壤Pb污染样品的光谱、含水率及有机质含量;其次,通过土壤Pb污染样品光谱的HHT时频分析和第二个本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量(IMF2)瞬时频率的二阶导数识别土壤Pb污染的特征波段;最后,选择合适的频率域参数、土壤光谱一阶导数、土壤有机质含量及土壤含水率作为参数,利用箱形图、聚类分析、偏最小二乘法建立土壤Pb含量预测模型。研究结果表明：土壤Pb污染的HHT时频分析图可以鉴别土壤Pb污染光谱,未受污染的土壤光谱HHT时频分析图在波段序列为250~430之间没有异常信号,Pb污染土壤的光谱HHT时频分析图在波段序列为250~430之间存在多个异常信号,并且随着浓度的升高,异常信号分布范围越来越广,当污染浓度达到800 μg·g-1时,土壤样品的光谱信号在波段序列为270处、频率为0.3 Hz之前出现了较强的异常信号;土壤Pb污染光谱经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)处理后,得到的未受污染的土壤光谱IMF2的瞬时频率的二阶导数的突变非常微弱,而Pb污染的土壤光谱IMF2的瞬时频率的二阶导数存在明显的突变点,根据突变点及土壤Pb污染光谱的IMF2的瞬时频率的二阶导数识别的土壤Pb污染光谱的特征波段区间为2 150~2 300 nm;利用不同浓度Pb污染下土壤光谱Hilbert能量谱峰值、EMD能量熵、一阶导数、有机质和含水率,通过箱形图去除了六组异常样品,然后利用聚类分析的方法将去除异常样品后的土壤Pb污染样品分为两类,最后将Hilbert能量谱峰值、EMD能量熵、2 134 nm波段一阶导数、790 nm波段一阶导数、1 276 nm波段一阶导数、2 482 nm波段一阶导数、有机质和含水率作为参数建立两类数据的BC-PLSR(boxplot cluster-partial least squares regression)模型预测土壤中Pb含量,经验证模型精度较高,相关系数分别为0.88和0.99。     

基于反射率模拟模型的黑土有机质含量估测

定量分析了黑龙江省黑土室内高光谱反射率曲线特征,确定了影响反射光谱曲线的主要特征控制点,建立了黑土光谱反射率模拟模型并对其进行评价,分析比较反射率数据、模拟后的光谱数据与土壤有机质含量的关系,建立了土壤有机质含量光谱预测模型。结果如下：有机质是小于1 000 nm范围黑土反射光谱特征的决定因素,随有机质含量变化,黑土光谱反射率在该范围呈现单/双吸收谷特征;黑土反射光谱曲线在450～930 nm范围内有５个主要特征控制点;黑土反射率模拟模型能较准确地描述黑土反射光谱曲线,直线模型的模拟效果更好;以反射率模拟模型系数为自变量的有机质含量预测模型优于基于反射率及其一阶微分的模型,说明反射率模拟模型的曲线控制点选择合理且有代表性,反射率曲线模拟方法能够准确描述黑土的实际光谱反射率。