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。     

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。     

连续小波变换高光谱数据的土壤有机质含量反演模型构建

土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要指标,对其进行动态监测是实施精准农业的重要措施。近年来,众多学者尝试采用土壤近地传感(proximal soil sensing),尤其是近地高光谱技术,在田间和实验室获取不同形态土壤的高光谱数据,不断引入新方法建立适用于不同地域和不同土壤类型的有机质含量的反演模型。该研究在实验室内利用ASD FS3采集了土壤高光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测得了土壤有机质含量;分析了土壤原始光谱反射率(R)与有机质含量的相关性,选取R2>0.15的敏感波段的反射率;利用CWT对土壤原始光谱反射率(R)、光谱反射率的连续统去除(CR)进行不同尺度的分解,分析小波系数与土壤有机质含量的相关性,选取R2>0.3的敏感波段的小波系数;利用R选取的波段信息和R-CWT,CR-CWT的选取的小波系数,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVMR)三种不同的土壤有机质含量反演模型。结果表明：相比R与土壤有机质含量的决定系数R2,R-CWT,CR-CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的决定系数R2分别提高了0.15和0.2左右;CR-CWT-SVMR的模型效果最为显著,预测集的R2和RMSE分别为0.83,4.02,RPD值为2.48,具有较高的估测精度,能够全面稳定地估算土壤有机质含量;CR-CWT-PLSR的模型精度与CR-CWT-BPNN,CR-CWT-SVMR相比虽有一定差距,但是其计算量要明显小于非线性的BPNN和SVMR方法,具有模型简单、运算速度快等特点,对开发与设计田间传感器具有较大的应用价值。     

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。     

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。     

玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及估测模型

为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,利用光谱分析技术研究了玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及其估测模型。番茄以基质方式栽培,在结果期使用ASD FieldSpecTM HH型便携式光谱辐射仪采集叶片光谱,并采用752型紫外-可见分光光度计测定其叶绿素含量。从原始光谱、吸光度光谱、一阶微分光谱、去除包络线光谱出发,进行光谱预处理,分析了净化图谱信息、突出作物叶绿素含量光谱特征的有效性。其中,吸光度光谱在可见光部分增强了光谱响应特征,去除包络线光谱和一阶微分光谱均具有较强的蓝光、红光吸收谷和绿光反射峰。又结合波段间自相关分析和多重共线性诊断提取了番茄叶绿素含量敏感光谱波段,原始光谱特征波段为639,672,696,750,768 nm;吸光度光谱特征波段为638,663,750,763 nm;去包络线光谱特征波段为436,564,591,612,635,683,760 nm;一阶微分光谱特征波段为516,559,778 nm。最后,应用4种预处理下的番茄叶绿素含量敏感光谱波段分别建立多元线性回归模型,模型精度由高至低分别为去包络线、吸光度、原始、一阶微分,其中去包络线模型校正集决定系数R2_c为0.88,验证集决定系数R2_v达到0.82,具有较好的预测能力。     

西北盐碱土理化性质的高光谱建模及预测

高光谱数据具有光谱分辨率高、波段连续性强、信息丰富等特点,在土壤信息的监测中得到广泛应用。利用高光谱遥感技术测定盐渍化土壤属性对灌区农作物的生长和农业可持续发展具有重要意义。采集玛纳斯河流域221个土壤样品,分别测定土壤电导率(EC)、有机质(SOM)和Na+, Ca2+, Mg2+三种离子浓度含量等土壤理化性质和光谱反射率曲线,并由三种离子含量得出钠吸附比值(SAR),采用逐步线性回归方法建立EC,SOM和SAR与原始光谱反射率(R)、标准正态变量(SNV)、归一化差异植被指数(NDVI)、倒数的对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)等六种指标的模型。模型验证结果表明,相较其他五种变量的模型,以R为自变量的EC对数模型精度最高,相关系数为0.782,均方根误差为0.256。以NDVI为自变量的土SOM预测模型精度最高,相关系数为0.670,均方根误差为5.352。以FDR为自变量的SAR预测模型精度最高,相关系数为0.647,均方根误差为1.932。EC预测模型效果最好,SOM预测模型次之,SAR预测模型精度最低。最优模型中EC,SOM和SAR的敏感波长分别分布于395~1 801,352~1 144和394~1 011 nm波段。由于土壤中各属性的差异和不同成分空间分布的变异性,对于不同土壤性质的建模和验证结果差异较大。本研究可为盐渍化土壤的高光谱遥感监测提供依据。     

三维荧光光谱法鉴别原油指标的探讨

研究了溶剂纯度对原油样品三维荧光光谱测试的影响,确定了溶剂使用前的纯化处理过程。在不引起样品荧光猝灭的浓度范围内,研究了原油浓度变化对特征峰位置、特征峰荧光强度F、特征峰荧光强度比值R等三维荧光图谱特征指标的影响。结果发现特征峰荧光强度F、特征峰荧光强度比值R受浓度影响较大,而相对峰强R_S受浓度影响较小,且其数值随原油种类不同而有明显变化。文章提出了以R_S值做为原油鉴别的新特征指标,并在5 mg·L-1的浓度条件下对大批不同产地的原油进行了鉴别实验。结果表明,该指标稳定、可靠,可应用于原油的快速鉴别。如与其他特征指标相结合,则可对原油作出进一步的准确鉴别。     

棉花冠层水分含量估算的高光谱指数研究

适宜的光谱指数对于地表参数高光谱诊断模型的估算精度具有决定性作用。通过不同棉花冠层水分含量表征参数冠层等效水厚度EWT_canopy, 植株含水量VWC及其对应的光谱数据分析,构建350～2 500 nm范围内所有波段两两组合的比值指数RVI和归一化指数NDVI,分析水分含量表征参数与所有指数之间的相关关系,筛选最大相关系数对应的指数作为最佳水分指数,利用新指数构建水分含量表征参数的估算模型,并与已知的各种水分指数估算精度进行比较。结果表明：新建比值指数R_{1 475}/R_{1 424}及其归一化指数(R_{1 475}-R_{1 424})/(R_{1 475}+R_{1 424})对EWT_canopy的估算效果最佳,由其得到的估算值与实测值之间的相关系数r值达到0.849;已知指数(R₈₃₅-R_{1 650})/(R₈₃₅+R_{1 650})对VWC的估算效果最佳,由其得到估算值与实测值之间的相关系数r值为0.805。     

考虑含水量变化信息的土壤有机质光谱预测模型

地物高光谱技术已被用于土壤有机质(SOM)等理化参数速测,但由于含水量、粗糙度等因素的影响,基于遥感影像的SOM空间反演精度较低。为此引入时相信息,将时像信息与光谱信息结合对研究区SOM进行预测,使预测模型精度显著提高。以黑龙江典型黑土区(北安市南部、海伦市中部、绥化市东部、绥棱县西南部、望奎县中部)为例,获取多期MODIS影像,利用MODIS数据高时间分辨率的优势,研究含水量对土壤反射光谱曲线的影响;基于SOM与含水量对反射率的综合作用分析,建立SOM遥感预测模型。结果表明：(1)利用单期影像建立的SOM光谱预测模型,未加入含水量变化对土壤反射光谱曲线的影响信息,基于年积日(DOY)117,119,130,140,143单期影像建立的SOM预测模型,RMSE分别为0.591,0.522,0.545和0.553,R2分别为0.505,0.614,0.562,0.568和0.645,模型精度及稳定性较低;(2)利用年积日119和143多时相影像建立的SOM预测模型,考虑了含水量与SOM的综合作用,RMSE为0.442,R2为0.723,模型精度、稳定性得到显著提高。研究成果对于区域土壤肥力评价、土壤碳库储量估测、精准农业发展有重要意义。     

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。     

冬枣光谱数据的灰色关联分析及叶片氮素含量预测

采用灰色理论对冬枣叶片氮素含量和光谱反射率之间进行了灰度关联分析,分析结果显示波长560,678以及786 nm处的光谱反射率(G560,R678,NIR786)与冬枣叶片氮素含量之间的灰色关联度最高。利用上述三个特征波段光谱反射率计算得到的植被指数共计9个。进一步运用灰色系统理论分析了九种植被指数与叶片氮素含量的灰色关联度,结果显示：归一化植被指数(NDVI)、绿色比值植被指数(GRVI)、归一化差异绿度植被指数(NDGI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)和组合归一化植被指数(CNDVI)等5个指数与叶片氮素含量的灰色关联度较高。利用3个特征波段的光谱反射率和5个关联度较高的植被指数,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及GM(1,N)模型建立了冬枣叶片氮素含量预测模型。结果表明,采用特征波段光谱反射率(G560,R678,NIR786)建立的冬枣叶片氮素含量GM(1,N)模型的精度最高,预测R2达0.928,验证R2达0.896。     

空间调制傅里叶变换红外光谱仪干涉系统透射效率研究

光学系统表面的反射与材料的吸收会降低空间调制傅里叶变换红外光谱仪中光的透过率。通过对干涉系统透过率函数的计算和对采样干涉图与复原光谱的仿真,结果显示透过率函数作用下的干涉图像对比度下降,复原光谱中的谱线强度发生衰减。分析表明,干涉图像对比度的下降主要是由分束器对入射光的有效反射引起的,而谱线强度的衰减则是由与增透膜的光强反射率R₁、分束膜的光强反射率R₂和材料的吸收系数α有关的透射效率函数所决定。通过分析论证,对于本文所研究的光谱波段,可以不考虑材料的吸收,所以透射效率主要由R₁和R₂决定。由此,将透射效率作为设计指标,根据系统的设计需求,就可以得到增透膜与分束膜光强反射率的容限值。     

基于水面光谱数据的官厅水库有色可溶性有机物反演

有色可溶解性有机物(简称CDOM,又称为黄色物质),存在于所有自然水体中,可以用于指示水体有机物污染的状况。相比于常规采样监测方法,基于遥感数据反演CDOM具有重要优势。但是遥感数据反演CDOM的方法通常具有区域局限性,因此需要对不同区域水体进行反演方法的检验和完善。我国北方水体CDOM遥感反演的相关研究较少,选择位于河北省张家口市和北京市延庆区交界的官厅水库为研究区,利用2013年10月26日获取的水面遥感反射率光谱(R_rs(λ))和实验室测得的CDOM吸收系数(a_CDOM(λ))数据,首次进行了CDOM浓度(以440 nm处CDOM的吸收系数(a_CDOM(440))表示)反演。对半解析方法即QAA-CDOM方法进行了检验和改进,并建立了CDOM反演的经验模型。QAA-CDOM方法反演结果的均方根误差RMSE为0.10,平均相对误差σ为10.8%。通过实测数据计算了每个波段的水面以下上行辐照度与辐亮度的比值Q,代替了QAA-CDOM方法中的固定Q值,对QAA-CDOM方法进行改进,反演结果精度仅略有提升,RMSE=0.09, σ=10.2%。同时,用四个遥感反射率的比值与a_CDOM(440)进行回归分析,建立了CDOM反演的经验模型。结果显示R_rs(531)/R_rs(551)与CDOM浓度的相关性最大,决定系数为0.63;基于该波段比值建立的CDOM反演经验模型的反演结果的均方根误差RMSE为0.08,平均相对误差σ为8.8%。经验方法反演结果的精度更高,但需要同步实测数据进行所选波长和模型系数的标定;半解析方法不需要标定,更易于推广。     

辽东湾海冰反射特性

海冰反照率是研究海冰表面特性、海冰分布、海冰厚度和极地气候的重要光学量之一。将卫星于不同位置所测量到的海冰双向反射率准确地转化为相应的反照率的值,对于获得大规模海冰的时空特性是非常重要的。研究了辽东湾海冰反照率与海冰双向反射分布函数之间的相关关系。结果表明：(1)反照率与海冰组分密切相关,海冰表层颗粒物浓度越高,反照率α(λ)的值越小,气泡的含量越高,α(λ)越大;(2)当仪器探头天顶角θ为0°时,所测量的双向反射因子R_f与反照率α(λ)的值是相似的;随着θ的增大,R_f的值逐渐增大,且与探头方位角的相关性逐渐增强;当θ的值等于太阳天顶角63°时,R_f的值最大,且与探头方位角的相关性最强;(3)不同类型的冰具有不同的各向异性反射因子。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。     

镉在不同质地水稻土剖面中的分布特征及与作物吸收的关系

通过野外定点采集土壤和作物植株、籽粒样品, 利用石墨炉(novAA400)原子吸收法, 研究了成都平原稻麦轮作下水稻土剖面中镉的分布特征及其与水稻、小麦吸收镉的相关性。结果表明,土壤剖面中的镉主要集中在0～15 cm的耕层土壤,总体表现为“向根层富集”的特征,土壤全镉和有效态镉均随土层深度的增加而逐渐降低,30～45 cm土层的全镉和有效态镉含量平均值分别为表层的47.60%和39.49%。不同质地土壤中的镉向下迁移量大小顺序为砂壤>重壤>中壤,以15～30 cm土层的迁移量差异最大。土壤pH与0～15 cm土层的有效态镉含量间相关性不显著(r=-0.46),与15～30 cm和30～45 cm土层有效态镉含量间呈显著的负相关(r=-0.78*～-0.86**)。水稻、小麦秸秆和籽粒镉含量与0～15 cm和30～45 cm土层的全镉含量间相关性不大(r=-0.092～-0.383, 0.174～0.424),但与0～15 cm和15～30 cm土层的有效态镉含量呈显著正相关(r=0.766*～0.953**),与30～45 cm土层的有效态镉含量相关性不显著(r=0.526～0.584)。因此,土壤有效态镉含量比全镉含量更适合作为农作物产品安全的土壤镉污染评价指标。     

基于元素对研究激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱分析硫化物矿物的基体效应

基体效应是影响LA-ICP-MS分析结果准确性的主要因素之一,但目前却没有一种量化基体效应研究的方法。提出了一种以分析元素与内标元素的强度比(I_i/I_is)为纵坐标、浓度比(c_i/c_is)为横坐标绘制I_i/I_is-c_i/c_is图,以元素对I_i/I_is-c_i/c_is图的线性相关系数ｒ量化基体效应的思路。以Fe为内标,考察了13个常用玻璃标准物质与2个硫化物标准及多个硫化物矿物中6个元素对的基体效应,结果显示Cu/Fe和Zn/Fe的线性相关系数r都小于0.99,而痕量元素对Mn/Fe,Co/Fe,Ga/Fe,Pb/Fe的线性相关系数r都大于0.999;以S为内标,考察了2个硫化物标准与多个硫化物矿物中三个主量元素对Fe/S,Cu/S和Zn/S的基体效应,结果显示其线性相关系数r都小于0.999。无论是以Fe为内标结合玻璃标准为外标,还是以S为内标结合硫化物标准为外标分析硫化物矿物,主量元素大多数分析结果的误差大于10%;而以Fe为内标时,绝大多数玻璃标准获得的痕量元素分析结果与MASS-1较为一致,误差小于15%。研究表明,玻璃标准及硫化物矿物标准均与硫化物矿物存在一定的基体效应差异,而采用元素对I_i/I_is-c_i/c_is图的线性相关系数r量化基体效应具有一定的合理性与实用性。研究也表明了以Fe为内标,采用非基体匹配的玻璃标准可用于定量分析硫化物矿物中的痕量元素,尤其是具有较高痕量元素含量的NIST610。