土壤全氮反射光谱估算机理研究

反射光谱技术具有快速、便捷等特点,过去几十年中将其应用于土壤科学的研究呈指数增长,且广泛用于土壤属性估算。土壤全氮含量是一项非常重要的肥力指标,光谱估算全氮含量可以为实现精准农业提供重要支持。但反射光谱估算土壤全氮含量是基于全氮与有机碳的相关性还是基于氮本身的吸收特征仍然存在争议。本文以江苏滨海土壤为研究对象,利用偏最小二乘法分别构建全氮和有机碳在相同建模样本量、不同全氮含量及变异程度情况下的估算模型,通过分析模型精度变化规律及全氮与有机碳估算模型系数的相关性,探讨土壤全氮反射光谱估算机理。结果表明,该地区土壤为1 000年来滨海滩涂经人为耕作发育形成,全氮含量不高,有机碳含量偏低。全氮与有机碳之间存在较强的相关性,相关系数高达0.98。土壤全氮含量估算精度随样本集全氮含量的平均值、标准差增大出现先增加后略有减小的变化规律,与变异系数的变化规律相一致。当全氮含量较低时(样本平均值小于0.27 g·kg-1),土壤全氮与有机碳相关系数也较小,实现反射光谱估算全氮是基于氮的吸收特征;当全氮含量较高时(样本平均值大于0.29 g·kg-1),全氮与有机碳相关性较强且有机碳模型精度高于全氮,说明有机碳对光谱曲线的影响随其含量增加而增大,并掩盖了氮的吸收特征,实现反射光谱估算全氮是基于其与有机碳的相关性。该研究揭示了土壤反射光谱估算全氮含量的机理,从而为反射光谱快速估算土壤全氮含量提供理论依据。     

一种间接从高光谱数据中提取黑土硒含量的新方法

我国东北黑土富含养分,随着土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等研究的深入,引入航空高光谱数据并提供科学的预测结果成为研究热点。硒元素相对于黑土土壤的主要成分属于微量元素,但其对作物的正常生长的作用与大量元素是同等重要的,亦是人体健康所必要的营养元素。针对硒含量反演,建立了一个基于主要成分的间接提取模型,该模型能够显著提升硒含量回归系数,降低实测值与预测值的误差。数据源自CASI-1500航空高光谱成像系统,光谱范围380~1 050 nm,空间分辨率1.5 m。在黑龙江建三江地区采集60个土壤样本,化验获得硒、有机质、全铁、pH和氧化钙含量数据,选择BP神经网络,建立光谱与含量的反演模型。分析不同含量的黑土成分在可见-近红波段范围内光谱变换规律,掌握了硒元素随着含量升高,光谱反射率会逐步升高的规律。但当硒含量较低时,在其他成分的干扰下,这一规律会逐渐减弱,直至不显著。有机质的光谱特征与硒元素相反,总体上随着含量的增高,反射率整体下降,这与有机质的光谱特性紧密相关。全铁光谱呈现出与有机质光谱类似的规律,说明二者具有较高的相关性。不同pH值和氧化钙含量的光谱特征与检测值没有呈现出明显的特征规律,反射规律不明显。对60个采样点不同养分含量进行逐波段求反射率对养分的相关系数。结果表明,pH值各个波段相关系数最高,均值达到0.63;其次是全铁的相关系数,为0.54;有机质和氧化钙的相关系数接近,分别为0.42和0.47;而硒元素含量与逐波段的平均相关系数最低,为0.38。选取相关系数较高的前5个波段,作为建模波段。硒特征波段为447,437,456,466和475 nm;有机质特征波段为447,456,466,437和475 nm;全铁特征波段为752,695,800,762和733 nm;pH特征波段为905,752,800,943和695 nm;氧化钙特征波段为752,695,800,523和762 nm。通过计算样本点硒含量与其他成分的相关系数,硒与有机质呈正相关,相关系数为0.79;与全铁、pH、氧化钙呈负相关,相关系数分别为-0.80,-0.94和-0.69。针对有机质、全铁、pH和氧化钙反演精度较高,而硒元素含量较低,直接反演精度不足的问题,设计了一种先提取4种成分含量,再根据其提取结果建立硒元素函数关系,间接反演硒元素含量的方法。首先将五种成分与特征光谱进行神经网络分析,计算每种成分的回归系数R2和RMSE。显示全铁和pH具有较高的反演精度,有机质和氧化钙归系数虽低于0.8,但也显著高于硒元素的反演精度。建立硒元素与其他4种成分含量的回归模型,得出Se=0.522 9+0.041 8Som-0.016 6Fe₂O₃-0.035 6pH-0.005CaO,进行硒元素间接提取,回归系数从0.516增长到0.724,均方根误差从0.182降低到0.136,显著改进了反演硒含量的精度,为硒元素大范围精确制图提供了一种新技术。     

一种新的光谱参量预测黑土养分含量模型

我国东北黑土富含养分,随着土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等研究的深入,引入航空高光谱数据并提供科学的预测结果成为研究热点。数据源为CASI-1500航空高光谱成像系统,光谱范围380~1 050 nm,空间分辨率1.5 m。在黑龙江建三江地区采集59个土壤样本,化验获得有机质、全氮、全磷和全钾含量数据,选择eps-regression支持向量机模型,BP神经网络和PLS1最小二乘回归模型,建立光谱与含量的机器学习模型。通过评价3种模型的预测精度,选用支持向量机方法,对航空高光谱数据进行全氮、全磷和全钾的信息提取,采用神经网络方法,反演了有机质信息。研究表明：以光谱统计量、光谱特征值和光谱信息量为大类指标,所选取的18个子指标,能够反映土壤光谱的综合情况,是一种新的土壤光谱数据处理方法。有机质和全钾信息提取精度最高的算法是神经网络法,误差分别为1.21%和0.81%,而支持向量机算法在提取全氮和全磷信息时,验证样本的实测均值和预测均值完全吻合,精度最高。评价航空高光谱提取土壤养分的综合精度,有机质、全氮、全磷和全钾提取误差分别为5.25%,6.05%,2.74%和8.90%,在全磷反演中精度最高。     

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。     

基于近红外光谱的北方潮土土壤参数实时分析

选取中国北方潮土作为研究对象,探索利用近红外光谱分析技术分析土壤参数的可行性和可能性。从一块试验麦田共采集了150个土样,土样在采集回试验室后,在保持其原始状态的条件下利用傅里叶变换近红外光谱仪迅速测定了其近红外光谱。近红外光谱变量为原始吸收光谱和一阶微分光谱,分析的土壤参数有土壤水分、有机质和全氮的含量。对于土壤水分,在相关分析的基础上建立了一元线性模型,所采用的波长为1 920 nm,模型的相关系数达到0.937,模型可以直接用于土壤水分的实时预测。对于有机质和全氮含量建立了多元回归模型,有机质预测模型所采用的波长是1 870和1 378 nm,全氮预测模型所采用的波长则是2 262和1 888 nm。分析结果表明土壤有机质和全氮含量可以利用田间土样的近红外光谱特性进行分析和检测,建立的线性模型是有效的。     

濒危植物长序榆的FTIR分析及与土壤元素氮的相关性研究

应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了8个样地长序榆的根、茎、皮、叶的红外光谱,并对这些红外光谱与土壤元素氮进行了相关分析。结果表明,根、茎、皮、叶的红外光谱存在一定差异,其 组织器官化学成分含量和土壤氮元素之间存在不同程度的相关关系,茎中化学成分含量和全氮都呈显著正相关(p<0.05);皮在3 365 cm-1波数时的化学成分含量和全氮呈显著正相关,根和叶的化学成分含量与全氮呈低度相关。土壤速效氮和长序榆根、茎、皮、叶的化学成分含量之间也存在一定程度的相关性,但相关性比全氮弱的多,均未达到统计学意义上的“显著水平”。说明土壤全氮 的变化对长序榆植物的化学成分具有一定的影响,速效氮的影响则相对较低。     

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。     

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。     

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。     

基于特征波长积分算法的土壤有机质抗水分干扰模型研究

土壤有机质是土壤的重要成分,也是农作物生长的重要营养指标。快速、准确检测土壤有机质含量对施肥管理具有重要意义。近年来,近红外光谱被广泛应用于土壤有机质的快速检测,然而土壤有机质敏感波段易受土壤水分干扰,从而会影响到土壤有机质的预测结果。在山西省境内采集了140个土壤样本,采用ASD光谱仪分别获取了不同含水率（0%,5%,10%,15%,17%）土壤样本谱图曲线（350～2 500 nm）。为了提高土壤有机质预测模型精度,提出特征波长积分算法,即通过特征波长处吸光度的积分值作为自变量进行建模的方法,建立了土壤有机质预测模型及抗水分干扰修正系数模型。结果表明：（1）使用特征波长处吸光度的积分值作为自变量建立的土壤有机质预测模型统计参数优于传统的使用特征波长处的吸光度值作为自变量的建模方法;（2）校正后的湿土光谱更加接近干土土样,在一定程度上解决了传统水分修正系数在水分含量较高时修正效果较差的问题;（3）提高了湿土样本的预测精度,预测相关系数（R_P）提升了约0.09,预测均方根误差（RMSEP）降低了约1.72 。说明该方法可以有效降低水分对土壤有机质光谱的影响,提高不同含水率土壤有机质的预测精度,可为后续仪器开发提供理论支持。     

不同含水量黑土土壤光谱反射率半经验模型构建

土壤含水量的变化情况与时空分布对热量平衡、农业墒情等具有显著的影响。利用反射率光谱信息反演土壤含水量的研究,可为实现土壤含水量速测、揭示土壤含水量时空变异规律提供科学依据。构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型,深入探究土壤重量含水量与反射率光谱的关系。 制备了12种不同湿度的土壤样品。 采用ASD Field Spec Pro 3地物波谱仪对制备的不同湿度梯度的黑土土壤进行反射率光谱测量。 利用菲涅耳反射率建立土壤表面反射模型;在以往的研究中,Kubelka-Munk (KM)模型中的漫反射率R_∞通常被视为对于给定材料和照明波长的常数或需要反演的参数。通过研究发现,漫反射率R_∞不仅与材料和波长有关,还与土壤含水量相关。利用与土壤含水量相关的吸收系数及散射系数描述了土壤含水量与漫反射率R_∞的关系,并基于KM理论对体散射分量进行建模;进而构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型。 根据实际测量数据选用最小二乘算法对模型参数进行反演,并通过分析反演参数简化模型。最后,将未参与建模的不同含水量梯度的数据代入模型中,验证模型的有效性。结果表明：对比不同含水量土壤反射率光谱的模拟值与实测值在400～2 400 nm波段范围内的模拟精度发现,含水量为200 g·kg-1的土壤反射率光谱的均方根误差最大,为0.008,含水量为40 g·kg-1的土壤反射率光谱的均方根误差最小,为0.000 6,不同含水量下土壤样品反射率光谱的均方根误差的均值是0.005 1。在400～2 400 nm波段范围内,不同波长下黑土土壤反射率光谱的预测均方根误差基本低于0.008,1 920 nm波长处的预测均方根误差最小,为0.002 062。采集长春地区的土壤检验模型的可靠性,配制15个不同含水量样品并对其进行反射率光谱测量。选取9个样品数据用于建模,6个样品数据用于验证。结果表明：在400～2 400 nm波段范围内,不同波长下的长春土壤反射率光谱的预测均方根误差基本低于0.015,525 nm波长处的预测均方根误差最小,为0.000 922 5。综上所述,所建立的模型具有很高的预测精度,可很好地适用于不同含水量黑土土壤反射率光谱的模拟。     

土壤有机质和母质特征对典型水稻土时间序列VNIR漫反射光谱的影响与解析

为研究水稻土的光谱特征及其对不同土壤组分的响应规律,研究采集江西省发育于红粘土(RC)和红砂岩(RS)的两个水稻土时间序列为研究对象。以水稻土时间序列为研究对象的优势在于,样本有相同的土地管理背景,母质和种稻时间成为土壤发育过程中的两个主导差异因素,进而能够对土壤有机质(SOM)和母质特征在光谱上的响应特征进行研究。使用Cary 5000分光光度计采集样品在350～2 500 nm波段的漫反射光谱信息,并从土壤层次、成土时间和成土母质三个方面,论述了在VNIR波段水稻土中的主要有机质和无机矿物组成的光谱响应特征和规律。实验结果表明：对于单一母质的时间序列土壤样品而言,SOM增加是人为水耕条件下土壤演变的重要趋势之一,用PC_1 Score表征的整体反射率与SOM含量间可建立精度较高的模型(R2_RC=0.91,R2_RS=0.79),且在SOM含量低值区也能保证较高精度;1 400,1 900和2 200 nm三个波段处的吸收强度主要与母质中的矿物有关,在土壤剖面中下层土壤受人为作用较弱、土层吸收强度较大,且相同母质的土壤光谱,在这三个波段有相同的吸收峰强度比值,可作为判断母质同质的依据;母质成分的差异会显著影响土壤光谱的波形以及吸收强度,在建模中充分考虑母质因素将使模型更具解释性。     

基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测

利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果：模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果：模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。     

顾及土壤湿度的土壤有机质高光谱预测模型传递研究

高光谱遥感技术作为当前遥感发展的前沿科技,通过电磁波与地物的相互作用,可以定量反演地物的物理化学性质。土壤有机质是重要的土壤养分信息参数,利用高光谱遥感技术快速获取其含量信息可以为精准农业的发展提供必要的数据支撑。然而,由于受到外部参数差异的干扰,导致建模精度降低的同时,还会造成已有模型传递性的“失效”。为了消除湿度差异的干扰,进一步拓展已有模型的适用空间,以江汉平原滨湖地区为例,通过对95个土壤样本进行加湿处理,在实验室自然风干的条件下,量测得到13套不同湿度等级土壤样本的可见—近红外反射光谱数据,建立了各湿度等级下土壤有机质的光谱反演模型,研究水分差异对建模精度的影响;在此基础上,运用Direct Standardization(DS)算法对湿土光谱进行校正,进而探讨该算法在提高模型传递性能方面的潜力。结果表明：基于风干土光谱建立的模型预测精度最高,未经校正的湿土光谱无法通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差在-8.34～3.32 g·kg-1,RPD在0.64～2.04;经过DS算法校正后的湿土光谱可以通过该模型进行土壤有机质含量预测,预测偏差降低至0,RPD值提高至7.01。研究表明DS算法能有效降低湿度差异对光谱反演土壤有机质的影响,使土壤有机质光谱反演模型适用于不同水分含量的土壤样本。     

不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型

土壤含水量的时空分布与变化情况对土壤温度变化、陆地—大气间热量平衡以及陆面大气环流产生显著的影响,因此,对大范围内土壤含水量进行实时动态监测,获得某段时间内土壤含水量的连续变化情况具有重要的意义。研究目的是借助高光谱遥感手段,通过构建不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型,深入了解土壤质量含水量与土壤反射率光谱之间的关系,为监测土壤含水量提供有效手段。利用ASD Field Spectral FR野外光谱仪和加水称重法获得北京市8个采样点的土壤样品不同质量含水量下的土壤反射率光谱实测数据,利用其中2个土壤样品不同质量含水量下的光谱数据构建含水土壤反射率光谱模拟模型,并利用未参与建模的另外6个土壤样品数据对该模型的模拟效果进行了检验。通过数据验证发现,当土壤质量含水量小于田间持水量时,该模型的模拟精度较高;而且对于不同的土壤样品,模型的模拟效果都比较好。最后又利用北京大学校园内三个采样点的实地测量光谱数据对模型进行了验证,光谱的模拟值与实测值之间的均方根误差最小可达0.005 8。因此该模型可实现对质量含水量小于田间持水量的不同类型土壤的反射率光谱进行较高精度的模拟。     

可见光-近红外波段土壤水分含量偏振光谱响应变化研究

通过在350～2 500 nm波段范围内对不同水分含量的土壤进行偏振光谱测试与分析,确定土壤偏振光谱数据与水分含量之间的关系,研究土壤水分含量对偏振光谱的响应与变化,并确定最佳土壤含水量偏振光谱预测模型。结果表明,微分偏振光谱模型的精度要高于偏振光谱模型和吸光度模型,且模型均呈现拐点含水量,发现不同偏振状态下的拐点含水量均在30%附近,具有一定的规律性。     

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。