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。     

生成式对抗网络的土壤有机质高光谱估测模型

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(350~2 500 nm),室内化学测定有机质含量。以高光谱数据和有机质含量为基础,利用生成式对抗网络生成等量新数据, 结合原始数据建模集组成增强建模集。在GAN正式训练中,每轮训练完成后,设置4个观测点(对应增强建模集中含50,100,150和239个生成样本),动态构建交叉验证岭回归(RCV)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)土壤有机质含量估测模型(分别简称GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN),并在相同测试集上实施模型评估。实验结果表明：(1)原始数据建模集上拟合的估测模型中,交叉验证岭回归表现最佳,决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.831 1和0.189 6;(2)GAN的150轮正式训练中,增强建模集上动态构建的GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN模型性能显著提高,具体表现为：GAN-RCV的R2取得最大值0.890 9(RMSE 0.153 7)、最小值0.850 5 (RMSE 0.18)与平均值0.868 7(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的RCV提高了7.2%(RMSE降低了18.9%),GAN-PLSR获得R2最大值0.855 4(RMSE 0.176 9)、最小值0.727 0 (RMSE 0.243 2)与平均值0.780 1 (RMSE 0.217 7),最大R2比建模集上拟合的PLSR提高了20.6%(RMSE降低了29.5%),GAN-BPNN表现最佳,R2取得最大值0.905 2(RMSE 0.143 3)、最小值0.801 7(RMSE 0.207 3)与平均值0.868 1(RMSE 0.168 6),最大R2比建模集上拟合的BPNN提高了30.8%(RMSE降低了44.5%);(3)随着增强建模集中生成样本数量增加,模型精度提升效果呈先升后降趋势,4个观测点中第3个观测点的模型性能提升最显著。充分的实验表明：基于GAN动态构建的有机质含量估测模型显著改善了模型预测性能。依据测试集上的评估结果,可择优使用最佳模型进行后续土壤有机质含量估测。     

基于多尺度SNV-CWT特征的黑土有机质、水分、总铁及pH值估测

田间土壤属性复杂且随时间变化,快速精准地获得多种土壤理化指标数据对指导精细农业操作具有重要意义。为避免土壤水分带来的干扰,基于光谱技术的土壤成分含量预测需在土壤样本干燥的情况下进行光谱测量,然而土壤水分同样是指导农业生产的重要指标。为同时预测黑土区土壤有机质（SOM）、水分（SMC）、总铁（Fe）和pH值,提出测量湿土土壤样本的可见-近红外光谱,并采用标准正态变量变换（SNV）-连续小波变换（CWT）法分解光谱反射率,逐样本进行SNV后,以Mexh为小波基函数进行10个尺度（21,22,…,210）的分解,并与常用光谱处理方法进行对比,包括高斯滤波（GS）、一阶导数（FD）、连续统去除（CR）,数学变换等7种方法。将74个样本数据划分为两组,其中50个作为建模集,24个作为验证集。经SNV-CWT变换后,每个尺度的小波系数与每个目标变量间置信度小于0.05的波段作为随机森林（RF）预测模型的输入变量,以各尺度验证模型精度为标准确定每个预测目标的最佳分解尺度;通过计算最佳尺度小波系数与土壤成分间的皮尔森相关系数（PCC）,基于模型的相关系数（MBC）和灰色关联度（GRD）,判断各属性的特征波段,且分别以三种相关系数作为指标,以过滤式筛选法建立不同属性的RF估测模型。结果表明：与7种常用的处理方法相比,SNV-CWT分解后四种土壤成分的预测精度均有提高,SOM,SMC,Fe和pH对应的最佳分解尺度分别为7,8,1和10。在以多维特征作为输入变量的情况下,SOM与SMC的验证模型决定系数（R2）即可达到0.90和0.93。三种分析方法中以MBC计算的相关系数为波段筛选指标建立的模型精度最佳,其中SOM与SMC的R2均为0.94,且Fe（R2=0.67,Mse=0.01%,RPD=1.76）与pH（R2=0.80,Mse=0.1,RPD=2.24）的模型精度具有大幅度提高,可应用于多种土壤理化指标数据的提取与监测。     

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱（Vis-NIR）为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0～10 cm深度的土壤样品，在实验室中分别测定样品的有机质（SOM）含量、重金属砷（As）含量与高光谱；使用基于JAVA语言自主开发的两波段组合软件V1.0（No: 2018R11S177501）计算不同高光谱数据变换形式（原始反射率（R），倒数（1/R），对数（lgR）和平方根（）下Vis-NIR区域（400~2 400 nm）所有两波段组合得到的优化光谱指数（NPDI）与As的相关性，在最优光谱指数（|r|≥0.73和p=0.001）中通过变量重要性准则（VIP）进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量，基于地理加权回归（GWR）模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准：相对分析误差（RPD），决定系数（R2），均方根误差（RMSE）和最小信息准则（ACI）评价模型精度，从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明：(1）研究区As含量离散度较高，所有样品中SOM含量均小于2％，且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性（|r|=0.113）。（2）As含量与单波段光谱反射率的相关性很低（|r|≤0.228），而通过R，1/R，lgR，计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外（NIR，780~1 100 nm）和短波红外（SWIR，1 100~1 935 nm）光谱中发现最高的相关系数和最低的p值（|r|≥0.73和p=0.001），在长波近红外（LW-NIR）区域基于R形成的NPDIs与As含量相关性最高（|r|=0.74）。（3）VIP方法分别筛选NPDI_{R（1 417/1 246）}，NPDI_{1/R（799/953，825/947）}、NPDI_{sqrt-R（1 023/1 257，1 008/1 249，1 021/1 250，1 020/1 247）}和NPDI_{lgR（801/953，811/953，817/951，825/947，828/945）}为GWR模型自变量。(4）从4个预测模型的表现可以看出，Model-a（R）与其他三个模型（Model-b（1/R），Model-c（）和Model-d（lgR））相比，它具有最高的验证系数（R2=0.831，RMSE=4.912 μg·g-1，RPD=2.321）和最低的最小信息准则值（AIC=179.96）。优化光谱指数NPDI_{R(1 417/1 246)}有助于快速准确地估算As含量，为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考，促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

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。     

可见光-近红外、中红外光谱的土壤有机质组分反演

土壤有机质是土壤肥力的物质基础,其含量的高低是评价土壤肥力的重要标志。土壤有机质组分根据其溶解性可分为胡敏素(HM)、胡敏酸(HA)、富里酸(FA),不同组分的肥力特性差异显著,因此,土壤有机质组分数据可更加全面、客观的反映土壤肥力状况。传统土壤土壤有机质及组分的测定工序繁杂,效率低下且时效性差,大量研究表明高光谱技术能有效提高土壤属性的检测效率并降低测试成本,但关于可见光-近红外、中红外光谱检测土壤有机质组分的报道鲜见。为了探索中红外光谱及可见光-近红外-中红外组合光谱对土壤有机质组分检测的可行性,并对比有机质单一光谱模型与有机质不同组分的组合光谱模型的预测精度,以南疆地区农田土壤为例,在阿克苏及和田地区共采集93个土样,进行有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量及光谱数据的测定。其次,利用可见-近红外(VNIR)、中红外(MIR)及其组合光谱(VNIR-MIR)三种光谱数据集,采用偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)三种建模方式对土壤有机质、胡敏素、胡敏酸、富里酸含量进行组合模型分析预测。结果表明：(1)土壤有机质及各组分均与光谱反射率有较好的相关性,土壤有机质及组分在MIR谱段的特征波段数量明显多于VNIR谱段。(2)有机质最优预测模型的模式为VNIR-MIR-RF,该模型的决定系数R2为0.90;胡敏素与胡敏酸最优预测模型的模式均为VNIR-RF模型,R2均为0.92;富里酸最优预测模型的模式为MIR-RF模型,R2为0.94。(3) 基于胡敏素、胡敏酸和富里酸的有机质组合光谱模型的预测精度明显高于有机质单一光谱模型,两种模型的R2分别为0.93和0.90。实现了土壤有机质组分的高效快速反演,且基于有机质组分的组合模型提高了土壤有机质预测精度,为南疆地区大尺度土壤肥力的鉴定与精准施肥提供重要的参考价值。     

基于光谱指数的不同叶倾角分布下玉米冠层叶绿素含量反演

遥感是开展地面/近地面、航空及航天层次无损伤探测植物叶绿素信息的主要手段。目前多波段计算光谱指数方法已被广泛地应用于植被冠层叶绿素含量的经验/半经验反演及应用中。考虑不同作物及同种作物不同品种间存在着一定的植被叶倾角分布(LAD)特征差异,针对叶倾角分布对光谱指数反演冠层叶绿素含量(CCC)的影响进行分析,并开展针对叶倾角分布变化不敏感的叶绿素相关光谱指数优选和冠层叶绿素反演建模研究。基于PROSAIL辐射传输模型模拟了不同叶片叶绿素含量(LCC)、叶面积指数(LAI)和LAD对应的冠层反射率数据。模拟结果显示,在相同LAI和LCC条件下,不同LAD对应的冠层反射率有明显差异,冠层反射率随着平均叶倾角的增加而降低。通过计算12个常用的叶绿素相关光谱指数与CCC的相关性指标,来评估光谱指数在不同LAD下反演叶绿素含量的敏感性差异,并依次优选出MTCI,MNDVI8,MNDVI1和CI_red-edge4个对LAD变化较不敏感的叶绿素相关光谱指数。利用玉米实测数据对光谱指数进行冠层叶绿素估测的建模和模型检验,模型的建立和验证结果显示,MNDVI8对LAD变化最不敏感,反演模型的精度最高,决定系数R2=0.70,均方根误差RMSE=22.47 μg·cm-2。CI_red-edge(R2=0.63,RMSE=24.06 μg·cm-2),MNDVI(R2=0.66,RMSE=24.07 μg·cm-2)和MTCI(R2=0.65,RMSE=26.76 μg·cm-2)反演模型的精度较为接近并稍弱于MNDVI8。通过对反演结果分析得出结论,不同的光谱指数对LAD变化的敏感性不同,优选的光谱指数普遍对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,其中MNDVI8受LAD影响最小,能较高精度的反演LAD变化下的玉米冠层叶绿素含量。优选的其他光谱指数MTCI,CI_red-edge和MNDVI1反演能力虽然稍弱于MNDVI8,但受LAD影响较小,同样具有较好的反演能力。该工作开展LAD对光谱指数叶绿素反演的敏感性分析和光谱指数优选研究,其实测数据的检验结果和模拟数据的分析结果一致;基于优选光谱指数的冠层叶绿素含量反演建模结果及精度分析结论,对开展缺乏叶倾角分布差异先验知识下的大范围作物叶绿素含量遥感估测和应用具有借鉴意义。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

不同核函数支持向量机和可见-近红外光谱的多种植被叶片生化组分估算

氮、磷、钾元素是植物有机质的重要生化组分,准确估算其含量对监测管理植被的新陈代谢和健康状况具有重要意义。可见-近红外光谱结合多种建模方法已被用于植被生化参数的监测,其中支持向量机回归方法被证明能够较好拟合反射光谱和植被生化参数之间的非线性关系,而选取适当的核函数是其成功的关键。以宜兴地区水稻、玉米、芝麻、大豆、茶叶、草地、乔木和灌木等八种植被叶片样本为研究对象,分析比较基于径向基核函数、多项式核函数和S形核函数的支持向量回归模型估算叶片氮、磷、钾元素含量的能力。利用一阶微分变换、标准正态变量变换和反对数变换对叶片可见-近红外光谱进行预处理,运用bootstrapping法生成1 000组校正集和验证集,分别建立基于三种核函数的支持向量回归估算模型,以决定系数（R2）和相对分析误差（RPD）的均值作为评价指标。结果显示,结合一阶微分和反对数变换光谱,采用径向基核函数模型对氮、钾元素估算精度最高（氮：平均R2=0.64,平均RPD=1.67;钾：平均R2=0.56,平均RPD=1.48）,结合一阶微分变换光谱,采用径向基核函数模型对磷元素估算精度最高（磷：平均R2=0.68,平均RPD=1.73）。研究表明,结合不同预处理的可见-近红外光谱,基于径向基核函数的支持向量回归模型具有较好的估算多种植被叶片生化组分含量的潜力。     

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。     

Selection of optimal combinations of inputs in a partial least squares model for prediction of soil organic matter

Abstract

Partial least squares model is widely used in estimation of soil physical and chemical parameters such as soil organic matter and moisture content, due to its advantages in dealing with collinearity of variables like hyperspectral reflectance. However, it is hard to determine optimal combination of partial least squares model input for soil organic matter prediction since there are lots of possibilities such as, different mathematical transformation of spectral reflectance, wavelength ranges, and spectral resolution. Laboratory hyperspectral reflectance of soils in Songnen plain were analyzed in this study, and the orthogonal experimental design method for deriving optimal combination of input variables for soil organic matter prediction models was introduced. For intercalating orthogonal experimental design table, five different levels which commonly used by researchers were assigned to factors. Results show that the optimal combination input for single black soil is using the derivative logarithmic reciprocal reflectance in the wavelength range selected by multiple stepwise regression at a spectral resolution of 5?nm (R²=?0.95, RMSE?=?0.21, and RPD?=?4.49), and different soils is using continuum removed in the wavelength range selected by MSR at a spectral resolution of 5?nm (R²?=?0.77, RMSE?=?0.74, and RPD?=?2.08). With optimal combination input, the partial least squares model prediction ability was evaluated as excellent for single black soil, possible for different soils. This study illustrates the orthogonal experimental design method can be an effective way to identify the optimal input variables of a partial least squares model for soil organic matter prediction, and multiple stepwise regression can be a preprocessing step to reduce hyperspectral data redundancy before using partial least squares to predict soil organic matter. Overall, this study provides a new approach for determining optimal input of partial least squares predicting model.     

光谱分辨率对土壤组分建模影响分析

实验室可见-近红外高光谱数据（VIS-NIR）具有快速、高效、无损等技术优势,被越来越多应用于土壤组分反演中。光谱分辨率越高所能表达的土壤信息越丰富,但也带来了数据冗余。目前,对于不同光谱分辨率对土壤组分建模影响效应分析的研究相对较少。以欧洲土壤中心数据集19036个土壤样本为数据源,以土壤总氮（N）、有机碳（OC）、碳酸钙（CaCO₃）、粘土（Clay）为例,基于偏最小二乘回归方法（PLS）并选择30%的随机样本独立验证的方式开展相关研究。首先将所有样本原始0.5 nm分辨率4 200个波段的高光谱数据采用等间距取均值方法分别重采样到2,4,8,…,1 024 nm开展分析。结果表明：随着光谱分辨率的降低,土壤各类组分反演精度均呈下降趋势,光谱分辨率在64 nm以上,4类土壤组分普遍具有较高的模型验证精度（R2>0.65,RPD>1.7）,光谱分辨率在128 nm以下CaCO₃和Clay组分精度显著变差;4类组分中,CaCO₃对光谱分辨率敏感性最强,在高光谱分辨率下反演精度较高（R2>0.86,RPD>2.72）,但随光谱分辨率降低精度下降最快。此外,基于光谱响应函数将样本光谱重采样到GF2,S3A,L8,Aster,Modis和S3OLCI六种常见卫星传感器的光谱分辨率展开评价。结果表明：土壤N、OC在各传感器中均可获得较高的精度,甚至在GF2传感器仅有4个波段情况下,也具有不错的验证精度（R2=0.56; RPD=1.51）,而土壤CaCO₃及Clay反演精度普遍较差;除传感器光谱波段数量外,波段位置对土壤组分的反演能力的影响也很显著,拥有近红外长波（1 100～2 500 nm）光谱范围的传感器对土壤组分的反演能力优于缺少该光谱波段的传感器,特别是粘土矿物的吸收峰多位于近红外长波段,S3A,L8,Aster和Modis传感器的Clay反演能力均优于光谱波段数更多的S3OLCI。该研究成果对土壤组分高光谱数据预处理、卫星数据源的选择及未来传感器光谱通道的设计具有指导意义。     

基于冠层光谱的水稻穗颈瘟病害程度预测模型

对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键,田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率,以水稻发病株数百分比作为病害严重程度指标。冠层光谱数据采用九点平滑预处理,并重采样为1 nm间隔,计算植被指数;经过去包络线和一阶导数光谱变换,提取高光谱特征参数。分析不同时间段的光谱变换、植被指数、高光谱特征参数与病害程度的相关关系,构建基于植被指数、高光谱特征参数的穗颈瘟病害程度随机森林预测模型,并对比分析两个单时期预测模型异同,优选共用输入量,构建出两时期混合数据的病害程度预测模型。结果表明：（1）原始光谱曲线经去包络线处理可有效增强与病害程度相关的光谱信息,近红外波段（960～1 050和1 150～1 280 nm）的相关系数在0.80以上;（2）高光谱特征参数与病害程度相关性分析中,去包络线吸收谷参数相关系数高于其他参数,吸收谷V₃（910～1 100 nm）、吸收谷V₄（1 100～1 300 nm）中面积（A₃和A₄）、深度（DP₃和DP₄）、斜率（SL₄和SR₄）的相关系数在0.74以上;（3）去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测穗颈瘟病害程度在单时期及两时期混合数据中均表现最好。灌浆期后期数据预测效果最佳,验证集决定系数R2=0.91,均方根误差RMSE=0.02;（4）两时期混合数据预测精度处于两个单时期预测精度之间,验证集决定系数R2=0.85、均方根误差RMSE=0.03。研究成果揭示了灌浆期不同时间段水稻穗颈瘟光谱响应机制,表明去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测稻瘟病的实用性,可为田间水稻穗颈瘟病害程度进行快速、精确、无损地定量预测,为精准施药提供理论依据,并对未来航空、航天遥感的病害监测提供一定的技术支持。     

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。     

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。     

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。     

Establishing norms for age-related changes in proton T1 of human brain tissue in vivo

The goal of this study was to determine the expected normal range of variation in spin-lattice relaxation time (T₁) of brain tissue in vivo, as a function of age. A previously validated precise and accurate inversion recovery method was used to map T₁ transversely, at the level of the basal ganglia, in a study population of 115 healthy subjects (ages 4 to 72; 57 male and 58 female). Least-squares regression analysis shows that T₁ varied as a function of age in pulvinar nucleus (R² = 56%), anterior thalamus (R² = 51%), caudate (R² = 50%), frontal white matter (R² = 47%), optic radiation (R² = 39%), putamen (R² = 36%), genu (R² = 22%), occipital white matter (R² = 20%) (all p < 0.0001), and cortical gray matter (R² = 53%) (p < 0.001). There were no significant differences in T₁ between men and women. T₁ declines throughout adolescence and early adulthood, to achieve a minimum value in the fourth to sixth decade of life, then T₁ begins to increase. Quantitative magnetic resonance imaging provides evidence that brain tissue continues to change throughout the lifespan among healthy subjects with no neurologic deficits. Age-related changes follow a strikingly different schedule in different brain tissues; white matter tracts tend to reach a minimum T₁ value, and to increase again, sooner than do gray matter tracts. Such normative data may prove useful for the early detection of brain pathology in patients.