基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量

基于北京市通州、顺义两区52个潮土样品高光谱数据,利用离散小波多尺度分析技术对其进行处理分析。首先将光谱按六种尺度进行分解,然后将各尺度分解数据与土壤有机质含量进行相关性分析,并筛选敏感波段,最后利用偏最小二乘法构建土壤有机质含量估测模型。结果表明：土壤光谱反射率经小波变换后,在参与建模的特征波段中,近红外波段居多,即近红外波段估测有机质含量的贡献高于可见光波段;低频信息对有机质含量的估测能力优于高频信息;高频信息对土壤有机质含量的估测精度随光谱分辨率降低而降低;与常用光谱变换算法相比,小波变换分析法在一定程度上提高了土壤光谱对有机质含量的估测能力,其低频信息与高频信息构建的最优模型预测精度均较高,低频信息的R2=0.722,RMSE=0.221,高频信息的R2=0.670,RMSE=0.255。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤盐渍化遥感监测研究

通过典型研究区不同盐渍化土壤光谱反射率数据的变换和分析,选择与土壤含盐量响应敏感波段,建立实测高光谱土壤含盐量反演模型,以校正HSI影像建立的土壤含盐量反演模型。结果表明：实测高光谱土壤含盐量反演模型与HSI影像土壤含盐量反演模型均有较好的精度,模型判定系数(R2)均高于0.57,且模型稳定性较好。校正后的HSI影像土壤含盐量反演模型,模型判定系数有了较大提高,R2从0.571提升至0.681,且通过了0.01的显著性水平,均方根误差(RMSE)值为0.277。模型能够较好地提高区域尺度条件下土壤盐渍化监测精度,运用此方法开展盐渍化土壤定量遥感监测是可行的。     

基于野外Vis-NIR光谱的土壤有机质预测与制图

利用野外实时快速获取的土壤光谱进行土壤有机质(SOM)预测与制图是精确农业与土壤遥感制图的必然需要,利用ASD FieldSpec Pro FR野外型光谱仪实时快速获取的光谱数据,去除噪声较大的边缘波段后,进行倒数的对数转换(Log(1/R))为吸收光谱。在分析吸收光谱和光谱指数与SOM关系的基础上,采用偏最小二乘回归法进行SOM的建模预测并借助地统计学方法进行SOM空间变异制图研究。结果表明,建模效果好的指标分别为特征波段(R2=0.91,RPD=3.28),归一化光谱指数(R2=0.90,RPD=3.08),特征波段与3个光谱指数组合(R2=0.87,RPD=2.67),全波段(R2=0.95,RPD=4.36)。光谱指标的克里格制图与实测SOM制图表现出相同的空间变异趋势,不同的指标均达到了较好的预测效果。     

典型半干旱区土壤盐分高光谱特征反演

选取陕北典型半干旱区为研究对象,利用土壤高光谱特征对盐分进行反演研究。在研究区域选取样点,采集土壤样品测定土壤光谱特征,以土壤反射率(R)、反射率对倒数(Log(1/R))及去包络线的反射率(R_cr)三个光谱特征进行土壤盐分反演研究,分析其与土壤盐分的相关性,遴选特征波段,并通过Matlab编程利用最小偏二乘回归方法(partial least squares regression,PLSR)建立土壤盐分定量反演模型,然后利用检验样点进行精度检验和比较。结果表明,利用经包络线去除后光谱反射率进行定量反演的均方根预测误差最小(1.253<1.367<1.575),其预测精度最高;利用土壤高光谱特征进行盐分反演的预测值与实测值相关性良好(r2=0.761),趋势线接近于y=x。总之,研究发现,土壤反射率经过包络线去除后,利用偏最小二乘回归方法建立的反演模型具有良好的精度,这将有利于提高土壤盐渍化的监测效率。     

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。     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数,对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法,分析叶片含水量对反射率的影响特征,建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论,推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量C_W的理论模型。利用六种常用的小波函数,对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感,同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置,找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明：bior1.5小波函数在尺度为200 nm,波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量C_W的反演模型,模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集,校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ,并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明：反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987),而且更加稳定,普适性更高。研究表明,小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

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。     

露天煤矿排土场地表的光谱特征和土壤参数分析

以辽宁海州煤矿露天排土场为研究对象,分析了地表土壤光谱特征以及反射光谱与地表土壤参数的相关性。土壤反射光谱分析结果表明：不同排土年限光谱反射率随排土年限的增长而降低;不同土质中灰土和混合土的水分吸收谷表征不明显,红壤土、黄土和红砂土光谱反射率以红壤土为最高, 以下依次为黄土和红砂土。土壤反射光谱与土壤参数相关性分析结果表明：有机质含量与反射光谱相关性最高处的相关系数为-0.76,其他参数与反射光谱相关系数较低。建立土壤有机质含量预测模型(建模R2_C=0.737 4,模型检验R2_V=0.682 4)满足检测要求。分析了1 910和1 943 nm处光谱反射率与土壤含水量之间的关系,结果表明由于排土场土壤的多样性和复杂性,土壤全样本光谱反射率与土壤含水量之间呈非线性相关,分别依年代、土质分组后,土壤光谱反射率与土壤含水量均呈线性相关。     

亚热带红壤全氮的高光谱响应和反演特征研究

利用高光谱遥感技术反演土壤性质已经成为土壤学和遥感科学研究领域的新手段,特别对土壤化学元素含量的高光谱反演,已成为土壤元素快速监测方法的的研究热点。以往研究往往关注不同类型土壤的化学元素光谱响应特征模型,以试图找到普适性的元素-光谱反演模型。由于成土因素的复杂性,土壤类型及其化学元素分布具有明显的空间异质性特征,宏观尺度上的土壤-光谱统计反演模型客观上具有较大的不确定性。若范围缩小到同一个气候带,土壤生物地球化学反应过程较相似,土壤化学元素-光谱反演模型的不确定性相对较小。以福州市为研究区,采集福州市典型红壤样品135个,研究土壤全氮含量的高光谱响应特征,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率分别进行倒数对数、微分等五种变换,分析变换后的光谱信息与土壤总氮含量的相关性,筛选出强相关敏感波段,通过设计不同的建模和验证样品比例,用逐步多元线性回归获得福州土壤的氮元素高光谱反演优化模型。结果表明：亚热带红壤全氮的敏感光谱波段为：可见光634～688 nm和红外872,873,1 414和1 415 nm;亚热带沿海地区土壤全氮—高光谱反演的优化模型为: Y=5.384X664-1.039(决定系数R2为0.616,均方根误差为0.422 mg·g-1,检验R2为0.608,均方根误差为0.546 mg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全氮的光谱快速监测。     

基于反射光谱的土壤铁元素含量估算

近几十年来,光谱技术在土壤科学中的应用越来越受到重视。利用土壤反射光谱可以快速获取土壤信息,了解土壤理化属性,对土壤铁含量进行估算。在已有的研究中,土壤铁的光谱估算多选用表层土壤,大多进行全铁的估算,忽略了不同形态的土壤铁,且估算结果并不十分理想。为了得到不同形态土壤铁最佳模型的处理方法,并探讨有机质含量和土壤深度对不同形态土壤铁估算精度的影响,以江苏省东台市为研究区,选取20个地点共采集了160份土壤样品,将每份样品分别研磨至10目和100目,在室内进行光谱数据采集之后,在使用八种不同方法进行预处理的同时将每种方法都选取多种参数,利用偏最小二乘回归法将全反射波段分别与土壤中的全铁、游离铁、无定形铁的含量进行建模回归,并评价模型精度。结果表明：(1)建立三种不同形态土壤铁的最优模型的处理方式都是将土壤研磨成100目,采用多元散射矫正法,全铁的决定系数(R2)只有0.6,而且模型不够稳定;游离铁和无定形铁估算结果比较好,R2分别达到了0.77和0.69,而且误差小,模型稳定;(2)由于全铁中的硅酸铁很容易受到外界环境的影响,有机质和土壤深度对全铁的估算精度影响都很大,对游离铁的估算精度影响最小;无定形铁由于含量少,其估算模型也比较容易受到有机质和土壤深度的影响。     

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。     

去除土壤水分对高光谱估算土壤有机质含量的影响

土壤高光谱技术具有方便快捷、无破坏、成本低等优点,已被广泛应用于估算土壤有机质含量(SOMC)。然而,野外测量的土壤高光谱数据因受外部环境因素(土壤湿度、温度、表面粗糙度等)干扰,导致SOMC估算模型适用性有待提升。土壤含水率(SMC)是影响野外测量高光谱的最主要的障碍因素之一,它的变化严重影响可见-近红外(Vis-NIR)光谱反射率的观测结果。因此,消除SMC对高光谱数据的干扰是提高土壤高光谱估算SOMC模型预测精度的关键环节。以江汉平原潜江市潮土样本为研究对象,在室内人工加湿土样,分别获取6个SMC水平的土壤高光谱数据,采用标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理,基于外部参数正交化法(EPO)去除土壤水分对高光谱的影响,利用偏最小二乘方法(PLSR)建立并对比EPO处理前、后不同SMC水平SOMC反演模型。结果表明,土壤水分对Vis-NIR光谱反射率有显著的影响,掩盖了SOMC的光谱吸收特征;EPO处理前不同SMC水平的光谱曲线之间的差异较为明显,而EPO处理后的各SMC水平的光谱曲线形态基本相似;采用EPO处理后的土壤高光谱数据建立SOMC估算模型,预测集的R2_p,RPD分别为0.84和2.50,其精度与EPO处理前所建模型相比有较大提升,表明EPO算法可以有效去除土壤水分的影响,从而提升SOMC的估算精度。对定向去除外部环境参数对土壤高光谱影响进行了实证,为完善野外原位获取SOMC信息技术提供理论基础。     

不同类型土壤的二向反射光谱特性及模拟

在对不同类型土壤进行室内光谱二向反射率测定的基础上,分析了可见光波段及TM4近红外波段土壤二向反射率随观测角度变化规律,得出以下结论：在不同的观测方位角,土壤二向反射率都随着观测天顶角的增加而增加,土壤的二向反射率在垂直主平面方向是对称的;反射率在后向散射方向达到最高,在前向散射方向最低。并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可见光波段及Landsat TM4近红外波段的二向反射率进行了模拟,得到了很好的结果;其在模拟可见光波段时的RMSE值分别为0.003,0.002,0.004,相关系数分别达到0.995,0.998及0.998;在模拟TM4近红外波段时的RMSE值分别为0.004,0.006,0.005,相关系数分别达到0.997,0.996及0.998,这表明通过逐波段的模拟可以获取整条二向反射光谱曲线。     

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。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

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。     

利用土壤的近红外光谱特征测定土壤含水量

以新疆玛纳斯县不同质地土壤(砂壤土、粉粘壤土和粘土)室内光谱反射率作为研究对象,采用包络线去除法对土壤光谱曲线进行处理,与土壤含水量进行相关分析并建立模型。结果表明：不同质地土壤光谱反射率大小依次为：粘土>粉粘壤土>砂壤土;砂壤土、粉粘壤土和粘土分别以田间持水量20.01%,24.10%和30.43%为临界点,在低于该临界点范围内含水量与反射率呈反比,在高于该临界点范围内含水量与反射率呈正比;在1 390～1 623 nm波段内,土壤含水量与光谱归一化反射率有较好的负相关,并达到显著水平,所建立的土壤含水量预测模型R2值达到0.8以上,模型平均相对误差为10%。结果表明,建立不同质地土壤含水量光谱预测模型可以较准确反映土壤含水量,其快速、无损、准确的优点,为测定土壤含水量提供了一种新方法。     

基于可见近红外高光谱的东北盐渍土盐分定量模型研究

为实现东北苏打盐渍土盐分的定量反演,利用光谱测量技术,建立了土壤反射光谱与土壤盐分含量之间的偏最小二乘回归模型;探讨了利用反射光谱预测土壤盐分含量的可行性;分析了不同光谱处理方法、不同重采样间隔条件下建模的精度。结果表明：基于反射光谱进行土壤盐分的定量预测是可行的。平滑后的光谱预测精度比平滑前的预测精度明显提高。平滑后倒数对数变换能够有效去除噪声影响,所建立的模型预测精度最高(R2=0.6677, RPD=1.61)。能够满足盐分预测精度的最大的重采样间隔为8 nm。为大规模卫星遥感监测盐渍化土壤时空演变提供了科学的参考依据。