煤矸石充填复垦重构土壤重金属含量高光谱反演

为研究煤矸石充填复垦土壤重金属含量快速有效的监测方法,以淮南创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域,首先采用化学方法监测土壤(0～20 cm)重金属(Cu, Cr, As)含量,然后采用ASD(analytical spectral devices) FiSpec4型高光谱仪测量土壤样品的反射光谱,提取光谱特征,并对光谱进行一阶微分变换、二阶微分变换及倒数对数变换;将变换后的各光谱特征参数与监测的土壤重金属含量进行相关性分析,并依据相关性分析结果选择显著相关的波段作为相关因子供建模使用。采用多元逐步回归(stepwise multiple liner regression,SMLR)分析、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)及人工神经网络(artificial neural network, ANN)三种方法分别建立基于光谱反射率估算土壤重金属含量的预测模型,并采用回归模型进行精度评定,然后确定各重金属含量的最佳预测模型。实验结果表明,经过微分变换的光谱波段与土壤重金属含量达到了显著相关;重金属Cu和Cr的一阶微分光谱的人工神经网络模型为最佳预测模型,重金属元素As的二阶微分光谱的偏最小二乘回归模型为最佳预测模型。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

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。     

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。     

基于高光谱的土壤有机质含量估算研究

高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用.通过土壤钉机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据.本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500 nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系.先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R')、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验.结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力.     

山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究

矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定。利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测。结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据。研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响。     

山东省焦家式金矿区土壤重金属铬高光谱监测研究（英文）

矿区土壤环境问题日益突出,以山东省烟台市焦家式金矿区为典型区,系统采集了85个表层土壤样品进行野外光谱实测,其中35份用于重金属铬含量测定。利用光谱变换技术对原始光谱提取了一阶微分、二阶微分和去包络线三种光谱指标,采用偏最小二乘回归法建立光谱数据与铬含量间的定量关系,将最优预测模型应用于其余50个样本点铬浓度值的获取,最终通过克里金插值实现了对研究区土壤重金属铬的快速监测。结果表明,基于一阶微分数据模型预测精度最高,其次为二阶微分,原始光谱和去包络线数据。研究区铬的含量与金矿的分布情况密切相关,即金矿密集区域铬含量更高,这表明金矿开采对土壤中铬的含量与分布存在一定影响。     

基于光谱反射率的两种土壤有机质数学建模方法对比

已有土壤有机质的光谱预测模型其适用性受建模样本的采样尺度、土壤类型及光谱参数限制,需要在大尺度及范围上进一步检验适用性,并比较分析不同建模方法的建模效果以寻求适用性更好、精度更高的定量模型.在黑河上游大尺度范围采得225个土壤样品,进行了土壤有机质(SOC)及光谱反射率测定后将样本划分为建模集(180个土样)与验证集(45个土样).将土壤光谱反射率(R)变换处理后得到连续统去除(CR)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)及Kubelka-Munck变换系数共6种指标,针对建模集分别采用逐步线性回归与偏最小二乘回归方法建立12种光谱指标与SOC的数学模型,并采用验证集进行模型预测效果评价.结果表明:(1)采用逐步线性回归或偏最小二乘回归方法建模,LR指标对SOC变化的解释效果都是最好,是SOC的最优预测因子.(2)基于LR指标建立的SOC模型中,采用偏最小二乘回归模型比逐步线性回归模型的预测精度更好,相较于黑河上游已有的经验模型,偏最小二乘回归法建立的模型的预测效果也更好.(3)采用本实验的225个土壤样品对比验证了黑河上游仅有的SOC模型.该模型的SOC预测值与实测值通过了均值T检验且Pearson相关系数达0.826,表明在局部典型区域建立的SOC预测模型,可以应用到更大尺度上的土壤有机质预测研究.     

基于光谱反射率的两种土壤有机质数学建模方法对比（英文）

已有土壤有机质的光谱预测模型其适用性受建模样本的采样尺度、土壤类型及光谱参数限制,需要在大尺度及范围上进一步检验适用性,并比较分析不同建模方法的建模效果以寻求适用性更好、精度更高的定量模型。在黑河上游大尺度范围采得225个土壤样品,进行了土壤有机质(SOC)及光谱反射率测定后将样本划分为建模集(180个土样)与验证集(45个土样)。将土壤光谱反射率(R)变换处理后得到连续统去除(CR)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、一阶微分(FDR)及Kubelka-Munck变换系数共6种指标,针对建模集分别采用逐步线性回归与偏最小二乘回归方法建立12种光谱指标与SOC的数学模型,并采用验证集进行模型预测效果评价。结果表明:(1)采用逐步线性回归或偏最小二乘回归方法建模,LR指标对SOC变化的解释效果都是最好,是SOC的最优预测因子。(2)基于LR指标建立的SOC模型中,采用偏最小二乘回归模型比逐步线性回归模型的预测精度更好,相较于黑河上游已有的经验模型,偏最小二乘回归法建立的模型的预测效果也更好。(3)采用本实验的225个土壤样品对比验证了黑河上游仅有的SOC模型。该模型的SOC预测值与实测值通过了均值T检验且Pearson相关系数达0.826,表明在局部典型区域建立的SOC预测模型,可以应用到更大尺度上的土壤有机质预测研究。     

湿地土壤硝化微生物群落的高光谱研究

氮循环是土壤生态系统元素循环的重要过程,其中硝化作用对于土壤氮循环有重要影响。硝化作用的主要完成者是硝化微生物群落,土壤微生物是湿地生态系统的重要组成部分,其可以指示湿地生态环境变化,对正确认识湿地生态系统氮循环和湿地污染净化功能具有重要意义。尝试从高光谱遥感技术角度,基于土壤氮素光谱监测机理,探索湿地土壤硝化微生物群落高光谱估算技术,进而为估测其时空分布状况提供新技术途径。研究对硝化作用中两个独立阶段的主要完成者氨氧化细菌和亚硝酸氧化细菌,采用最大可能数法分别计数,并以两者计数测量结果的合计,作为各采样区域土壤硝化微生物的数量值。采用光谱倒数的对数(LR)、光谱一阶微分(FD)、光谱二阶微分(SD)、包络线去除(CR)和光谱波段深度(BD)光谱变换技术,以及基于再抽样(bootstrap)技术的多元逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)建模方法,构建湿地土壤硝化微生物数量和全氮含量估算模型。研究结果表明：在采用bootstrap SMLR建模方法时,湿地土壤硝化微生物数量和全氮含量的估算波段位置存在一定的相似性(尤其对于原光谱实测数据R和SD光谱);对于湿地土壤硝化微生物数量和全氮含量的估算,bootstrap PLSR相比于bootstrap SMLR建模方法,具有较高的估算精度;对湿地土壤硝化微生物数量的估算,最高估算精度产生于SD光谱变换技术结合bootstrap PLSR建模;对湿地土壤全氮含量的估算,最高估算精度产生于CR光谱变换技术结合bootstrap PLSR建模。     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。     

土壤Cd含量实验室与野外DS光谱联合反演

土壤重金属高光谱遥感建模理论上能够大大降低传统化学分析测定所需成本,正逐步发展为有效探查土壤污染空间分布与开展污染土壤综合防治的关键技术。然而土壤重金属高光谱遥感调查技术目前多局限于稳定可控条件下的实验室光谱模型,野外诸多因素（光照、湿度、土壤粗糙度等）影响下野外原位光谱模型的有效性已成为困扰该项技术大范围推广亟待突破的关键科学问题。以湖南衡阳市某矿区为例,分别利用ASD地物光谱仪和等离子发射光谱法测定46个土壤样品350~2 500 nm的实验室光谱和Cd含量,并在土壤取样时同步测量样品野外原位光谱。在运用DS（direct standardization）转换算法处理野外光谱的基础上,融合实验室光谱先验知识,基于主成分逐步回归建模方法开展了土壤Cd含量实验室与野外原位DS光谱联合反演实验,交叉验证了模型的稳定性。同时为深入探究实验室与野外原位DS光谱联合反演模型的有效性,将其与基于实验室光谱、野外原位光谱、野外原位DS光谱、实验室与野外原位光谱联合建立的主成分逐步回归模型开展了对比分析。结果表明：野外原位光谱反演模型精度（R2=0.56）明显低于实验室光谱反演模型（R2=0.64）,野外原位DS光谱反演模型与之相比精度有所提升（R2=0.66）;在野外原位光谱DS转换校正基础上,联合实验室光谱先验知识的土壤Cd含量反演模型精度最高,R2可达0.72。与此同时,实验室与野外原位DS光谱联合反演模型揭示482,565,979和2 206 nm波段对研究区土壤Cd含量有较好指示性,此结果与实验室光谱反演模型所识别的特征波段一致,两者物理意义相同。研究结果证实了实验室光谱先验知识以及DS转换算法能够提升野外原位光谱模型的可靠性,可为发展土壤Cd含量野外原位高光谱遥感探测提供重要的提供理论与方法支撑。     

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。     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG₁₀(1/R)],Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG₁₀(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 0.85～0.95, RMSE: 0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。     

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。     

高光谱小波能量特征估测土壤有机质含量

土壤高光谱在采集过程中难以避免噪声干扰,造成高光谱数据信噪比较低,影响土壤有机质含量估测精度。尝试探究小波能量特征方法,降低高光谱噪声,提升土壤有机质含量高光谱估测模型性能。选取湖北省潜江市运粮湖管理区为试验区,于2016年9月采集80份深度为0~20 cm的水稻土样本;土壤样本经风干、碾磨、过筛等一系列处理后,在实验室内采集样本光谱,并通过重铬酸钾-外加热法测定土壤有机质含量;利用浓度梯度法,将总体样本集（80个样本）划分为建模集（54个样本）和验证集（26个样本）;以mexh为小波基函数进行连续小波变换（continuous wavelet transformation）,将土壤高光谱转换为10个分解尺度的小波系数（wavelet coefficients）;逐尺度计算小波系数的均方根作为小波能量特征（energy features）,将10个尺度的小波能量特征组成小波能量特征向量（energy features vector）;逐尺度逐波长计算小波系数与有机质含量的相关系数,将达到极显著水平（p<0.01）的小波系数作为敏感小波系数（sensitive wavelet coefficients）;利用主成分分析法（principal component analysis）分别计算土壤高光谱和小波能量特征向量的各主成分载荷,通过比较两者第一主成分贡献率的高低和两者前三个主成分得分的空间离散程度,判断小波能量特征转换前后建模自变量的主成分信息变化趋势;基于小波能量特征向量和敏感小波系数分别建立多元线性回归和偏最小二乘回归土壤有机质含量估测模型。结果表明,土壤有机质含量越高,全波段反射率越低,但不同土样的光谱反射率曲线特征相似,近红外部分的反射率（780~2 400 nm）高于可见光部分（400~780 nm）;敏感小波系数对应的波长为494,508,672,752,1 838和2 302 nm;土壤高光谱与小波能量特征向量的第一主成分贡献率分别为96.28%和99.13%,小波能量特征向量的前三个主成分散点较土壤高光谱的主成分散点在空间上更为聚集,表明小波能量特征方法有效减少了噪声影响;比较全部土壤有机质含量估测模型,以小波能量特征向量为自变量的多元线性回归模型具有最佳估测精度,其验证集决定系数（R2）、相对估测误差（RPD）和均方根误差（RMSE）分别为0.77,1.82和0.82。因此,小波能量特征方法既能够提高数据的信噪比,提升土壤有机质含量的估测精度,又实现了土壤高光谱数据降维,降低了模型复杂度,可用于土壤有机质含量快速测定和土壤肥力动态监测等研究。     

连续小波变换定量反演土壤有机质含量

以北京市东部地区96个潮土土样的土壤参数及对应光谱数据为数据源,采用连续小波多尺度分析处理与分析。首先将土壤光谱进行初步处理,生成小波系数,其次将土样的有机质含量与小波分解系数开展相关性分析,提取特征波段,最后采用特征波段建立预测耕层有机质含量的模型。结果表明：经连续小波处理后,光谱对耕层有机质含量的预测能力明显优于传统光谱变换技术;经连续小波分解后,对土壤有机质含量的预测能力随光谱分辨率降低呈先降后升再降的趋势;连续小波分析算法可提升土壤光谱对有机质含量的估测能力,与土壤高光谱反射率相比,基于连续小波变换的土壤有机含量最佳的精度提高19%;由于光谱分辨率为80 nm建立的模型精度较高,其R2达到0.632,这表明在连续小波算法下,光谱分辨率较低的宽波段数据可用于土壤有机质含量的监测。     

光谱指数的植物叶片叶绿素含量估算模型

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况,利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。对SPAD值进行变换,对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。研究表明,通过对Pearson与VIP相关性分析,最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型,NDVI₇₀₅,ARVI,CI_{red edge},PRI,VARI,PSRI和NPCI的VIP值均大于0.8,因此选定这七个植被指数为最优植被指数;预测结果显示,所有模型的相关性都在0.7以上,预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值,R=0.816,RMSE=0.007。基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量,该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。