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。     

土壤重金属砷的高光谱估算模型

砷是严重危害人体的重金属之一.利用高光谱技术进行土壤重金属砷含量的估测具有很大的应用潜力,但受区域和土壤背景的影响,估算模型适用性和精度都会有很大的差异.针对石家庄市地表水源地保护区土壤砷含量的高光谱估算,在水源地保护区的主要采矿地和冶炼企业进行了土壤实地采样和实验室重金属分析,对土壤样本的原始光谱反射率采用Savit...     

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。     

基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析

以新疆奇台县为研究区域,选取该县40个土壤样本,采用多元线性逐步回归法和人工神经网络法两种方法分别建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了检验。结果发现：不同模型的精度值各异,其拟合效果从高到低依次为人工神经网络(ANNs)集成模型＞单个人工神经网络(ANNs)模型＞多元逐步回归(MLSR)模型。人工神经网络的线性和非线性逼近能力较强,而其集成模型作为提高反演模型精度的重要手段,相关系数高达0.938,均方根误差和总均方根误差最小,分别仅为2.13和1.404,对土壤有机质含量的预测能力与实测光谱非常接近,分析结果达到了较实用的预测精度,为最优拟合模型。     

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.     

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。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

不同粒径对土壤有机质含量可见—近红外光谱预测的影响

土壤有机质(SOM)是表征土壤肥力的重要指标,实现其快速准确检测可为精准农业区域管理提供有效的数据支撑。土壤粒径对SOM 的光谱预测及仪器开发有很大的影响,为了明确不同粒径对 SOM 预测的影响,分别制备了1～2,0.5～1,0.25～0.5,0.1～0.25和<0.1mm 五种均匀粒径及<1mm 混合粒径共计6种粒径土样并进行了可见-近红外(300～2 500nm)光谱数据采集。采用蒙特卡罗交叉验证分别剔除了不同粒径的异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理,比较了不同粒径样品的光谱反射率差异,并对平滑后的原始光谱 R进行倒数IR、对数 LR、一阶导数 FDR等3种光谱变换并分析与SOM 含量的相关性,基于竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱数据进行了特征波长提取,并结合偏最小二乘回归(PLSR)分别建立了相应的SOM 含量预测模型。结果表明,不同粒径土样的平均光谱反射率与变异系数随着粒径的减小逐渐增加,且在大于540nm 波长范围内,差异明显。随着粒径的减小,SOM含量与光谱反射率在全波段范围的相关性变化幅度愈加明显,FDR 变...     

土壤发射率光谱与土壤元素含量的关系研究

通过对全国十几个地区共26个土壤样品进行元素含量和红外光谱测定,分析了土壤中红外发射率光谱特征,研究了土壤发射率光谱与土壤的硝态氮(NO₃-N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、铜(Cu)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)等元素以及pH值和有机质(OM)含量的相关性,并利用偏最小二乘回归和多元逐步回归建立了利用发射率光谱估算土壤各种元素含量的回归模型。由此找到了土壤元素含量与土壤发射率相关性最大的特征波段,并遴选出了不同波段哪些土壤元素与发射率的相关性最紧密,为开展土壤发射率的影响因素研究和由土壤中红外光谱预测土壤元素含量奠定了理论基础。研究结果显示：(1)在8～10 μm波段范围内,土壤发射率与土壤元素相关性从高到低依次为Ca,Mg,Mn和Fe ,相关系数最高为0.85,最低为-0.5;另外K,Fe,NO₃-N和Zn与发射率的相关性在6～8 μm波段范围内依次减小,相关系数最高为0.75,最低为0.48;而在10～14 μm波段内,Mn和K与发射率有较强的相关性,相关系数约为0.5;(2)土壤发射率与土壤pH值之间大致呈抛物线关系,在土壤的pH值为7时,发射率最高,随着土壤越酸或越碱,发射率逐渐降低;(3)在建立土壤各元素含量的预测模型时发现,偏最小二乘回归估算土壤各元素含量的精度要高于多元逐步回归,尤其是Ca,Cu和Fe这些元素,建模和交叉验证的R2分别能达到0.9、0.8以上;利用观测的土壤发射率光谱根据传感器波谱响应函数模拟得到的MODIS和ASTER传感器红外波段的发射率数据,通过多元逐步回归模型对土壤各元素含量进行估算发现,利用ASTER的热红外波段发射率估算土壤Ca含量时建模和验证的决定系数为0.774和0.892;用MODIS的红外波段发射率估算土壤Ca和Fe含量的建模和验证的决定系数都在0.85以上,估算Mg和K的建模和验证的决定系数都在0.5以上;并且ASTER的第10和11波段和MODIS的第28,29和30波段对土壤各元素有较高的敏感性,更适合用于土壤各元素的估算。     

Hyperspectral estimation of soil organic matter based on different spectral preprocessing techniques

In this study, the potentiality of visible and near-infrared reflectance spectroscopy to estimate soil organic matter was assessed. Six preprocessing methods were implemented to process the original spectra. The partial least-squares regression approach was also applied to construct predictive models and evaluate the optimal spectral preprocessing method. The significant wavelengths of soil organic matter were determined by using the correlation analysis and the partial least-squares regression analysis. The results were: (i) visible and near-infrared reflectance spectroscopy was proved to be an ideal approach in the soil organic matter estimation; (ii) different preprocessed spectra could improve their correlation with soil organic matter; the combination of first-order derivative and Savitzky–Golay smoothing method outperformed other preprocessing methods; (iii) the soil organic matter predictive models based on spectra processed by derivatives and Savitzky–Golay smoothing together presented a satisfactory accuracy, yielding the determination coefficient and root mean square error values of 0.986 and 0.077, respectively, for first-order derivative; and 0.973 and 0.105, respectively, for second-order derivative. The combination of first-order derivative and Savitzky–Golay smoothing was ultimately recommended the preferable preprocessing method; and (iv) the wavelengths of 417, 1853, 1000, and 2412?nm were determined as the significant wavelengths associated with soil organic matter. The study will provide a reference for the site specific management of agricultural inputs by using the visible and near-infrared reflectance spectroscopy technology.     

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。     

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。     

交替冻融对黑土可溶性有机质荧光特征的影响

土壤可溶性有机质(DOM)是土壤有机质研究中最有意义的量化指标,交替冻融作用能够影响土壤DOM的荧光特征.文章利用三维荧光分析交替冻融对黑土DOM光谱特征的影响,并基于光谱特征的改变,评价交替冻融对黑土活性腐殖质和腐殖程度的影响.研究表明,与未冻融样品相比,冻融样品DOM的紫外区类富里酸荧光峰发生红移,说明土壤中有机物分子芳香化程度增高,腐殖程度上升;部分冻融样品产生了类蛋白荧光峰,说明冻融过程中微生物降解活动增强;冻融样品的活性腐殖质含量和腐殖程度均较未冻融高,说明交替冻融作用增加了土壤肥力;紫外区类富里酸荧光峰值与可见区类富里酸荧光峰值的比值(r(a,c))与活性腐殖质含量之间、r(a,c)与腐殖程度之间,都存在显著的正相关关系(相关系数分别为0.88,0.77),说明r(a,c)可以评价黑土冻融后土壤活性腐殖质含量和腐殖程度的变化.     

The effect of soil temperature and moisture on organic matter decomposition and plant growth

The effect of soil temperature and moisture on plant growth and mineralisation of organic residues was investigated using 15N-labelled soybean residues and temperature-controlled tanks in the glasshouse. Treatments were arranged in a factorial design with: three soil temperatures (20, 26 and 30 degrees C), two soil moisture regimes (8% (-800 Kpa) or 12% (-100 Kpa)), soybean residues added (enriched at 1.82 atom % 15N excess) or no residues; and either sown with ryegrass or not sown. Pots were sampled six weeks after planting and 15N-enrichment and delta13C of the plant and soil fractions were determined. Soil inorganic N was also periodically measured. Available inorganic N increased significantly with addition of residues and generally decreased with increasing temperature. Plant dry matter decreased significantly with increase in soil temperature and increased with increasing moisture. Root-to-shoot ratio declined with increased temperature and moisture. Percentage nitrogen derived from residues (%Ndfr) increased linearly with increased temperature and moisture. Delta13C decreased linearly with increasing temperature and decreasing moisture status. There was a significant correlation between transpiration and dry matter production, but there was no correlation between water use efficiency and delta13C. The results suggest that C: N ratio of the root material effects the root turnover and in turn the water supply capacity of the root system.     

水体透射光谱的多特征融合COD含量估算研究

化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是一项可以快速检测有机污染物的参数,能够很好地反映水污染的程度.提出一种基于透射光谱测量的多特征融合水体COD含量估算模型,透射高光谱法采集100组COD水体光谱信息,对光谱数据进行预处理以及特征波段的选取,分析不同预处理方法对模型精度的影响并进行特征融...     

基于三维荧光导数光谱的水体有机污染物浓度检测

提出了应用三维荧光一阶导数光谱检测水体中有机污染物浓度的分析方法。在计算三维荧光导数光谱时,采用Savitzky-Golay多项式拟合微分法对激发、发射光谱分别求导。由于在计算导数光谱时所采用的多项式拟合本身具有平滑功能,因此不需要单独进行平滑处理以去除噪声。针对所构成的四维荧光导数光谱(激发波长,发射波长,激发波长的一阶导数,发射波长的一阶导数),采用偏最小二乘方法建立回归模型。实验结果表明,在对水体中总有机碳的检测中,与常规的三维荧光光谱分析方法相比,文章提出的分析方法可较好地提高分析精度。     

土壤导数光谱小波去噪与有机质吸收特征提取

使用高光谱仪ASDFieldSpec在波长范围400～1000nm内,采集有机质含量水平不同的土壤反射光谱数据,之后求取一阶导数(一阶导数光谱)并进行小波去噪;通过数值积分计算、相关分析,从去噪后的一阶导数光谱中提取吸收面积表征有机质含量变化。结果显示:(1)土壤一阶导数光谱中含有大量噪声,致使光谱曲线轮廓和有机质的吸收特征难以识别。(2)当小波分解层数J=3时,小波去噪在平滑土壤一阶导数光谱曲线的同时,较好的保持了曲线上多个敏感波段的光谱响应特征。(3)从去噪后的一阶导数光谱中提取的吸收面积S(538,586)与有机质含量的相关系数为-0.8763,较好的反映了土壤有机质含量的变化情况,可以用于土壤有机质含量测算。     

Incorporation of carbon originating from CO2 into different compounds of soil microbial biomass and soil organic matter

In general, soils without the vegetation growing on them are regarded as sources of CO2. However, there are indications that CO2 is also fixed by soil microorganisms. Although this process is not significant from a quantitative point of view, it may change the isotopic composition of soil organic matter. Therefore, we conducted an incubation study with soil and 13C-labeled CO2 to investigate this process. We found that the label was transferred from CO2 into organic compounds in soil. At the end of a 61-day incubation period, 1.3 micromol C g(-1) soil, corresponding to approximately 0.08% of the soil organic carbon, had been fixed. CO2 may, therefore, be an additional source of soil organic carbon. Compound-specific analysis of amino sugars, amino acids, and fatty acids indicated that the label is incorporated into microbial, mainly bacterial, biomass. All groups of microorganisms were involved in the assimilation of CO2, but the relatively high enrichment of mono-unsaturated and mid-chain branched fatty acids indicates that gram negative bacteria and actinomycetes may be slightly more important in this process than other groups of microorganisms.