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。     

SVM和BP检测滨海湿地土壤有机质

近年来,虽然随着高光谱技术的出现可以快速获取土壤中的养分含量,但不同的土壤类型对估算的精度会有很大的差异。滨海湿地土壤类型受海洋环境影响较大,其高光谱反射率与内陆土壤类型的表现会有所不同,也就造成了同样的估算模型在反演滨海湿地土壤的养分含量时,反演精度的降低,随着近年来海洋资源的开发与滨海湿地生态恢复工作的不断推进,探索一种合适的估算模型来快速准确的获取土壤中的养分含量变得更加紧迫。该研究旨在验证利用可见-近红外高光谱反射率构建非线性模型来反演滨海湿地土壤类型中有机质(soil organic matter, SOM)含量的可行性。以江苏省盐城大丰麋鹿国家级自然保护区的第三核心区土壤作为研究对象,将土壤样本的光谱反射率进行5点Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波处理,再进行一阶微分R′、倒数的一阶微分(1/R)′、倒数的二阶微分(1/R)″、对数的一阶微分(lgR)′四种微分变换后,应用相关系数和显著性水平(p0.01)提取土壤有机质含量的敏感波段,利用台湾大学林智仁教授开发的MATLAB软件中的LIBSVM工具包构建SVM(support vector machine)支持向量机估算模型,并利用MATLAB2018b软件中自带的BP(back propagation)反向传播神经网络构建估算模型,最后利用决定系数R~2和均方根误差RMSE进行模型的预测精度验证。结果表明:原始光谱通过5点S-G平滑滤波、微分变换与相关系数法可以较好的提取出有效波段,其中基于(1/R)′光谱变换提取的滨海湿地土壤有机质特征波段为498～501, 1 180～1 182,1 946, 1 947和2 323～2 326 nm;对比发现SVM的估算精度优于BP神经网络;利用光谱的(1/R)′微分形式构建的SVM模型估算滨海湿地土壤SOM含量的精度最高,决定系数R~2与RMSE分别为0.93和0.23,并且均通过了p0.01的显著性检验。因此利用高光谱构建SVM非线性模型来快速估算滨海湿地土壤中的养分含量具有一定的可行性。     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

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.     

三峡库区柑桔园紫色土光谱特征及其与氮素相关性研究

应用可见光-近红外光谱技术研究了三峡库区柑桔园紫色土的光谱特征及其与土壤氮素营养含量的相关性。结果表明,三峡库区柑桔园土壤光谱反射率在可见光区域随波长增加呈直线上升,在近红外短波区域(780～1 750 nm)基本趋于平稳,波动较小,而在近红外长波区域(1 750～2 400 nm)上波动性和反射率均较大,并且在近红外长波段区域的1 416,1 913,2 209 nm处出现了强的吸收峰。土壤有效氮、全氮含量均与光谱反射率呈正相关,与倒数对数光谱成负相关。在可见光541 nm处,土壤有效氮含量与反射光谱一阶导数微分值达最大正相关,相关系数为0.605**,二者响应的最佳拟合方程为y=2E+09x2-3E+06x+890.49(R2=0.5,x为反射光谱一阶导数值)。在近红外长波段1 909 nm处,土壤全氮含量与反射光谱的倒数对数值的相关性最好,相关系数为-0.612**,二者响应的最佳拟合模型为y=1.372 12-2.107 5x+0.859 2(R2=0.4,x为反射光谱倒数对数值)。     

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。     

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。     

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Savitzky-Golay 7点平滑处理,进行一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、倒数（RT）、倒数一阶微分（RTFD）、倒数二阶微分（RTSD）、倒数对数（AT）、倒数对数一阶微分（ATFD）、倒数对数二阶微分（ATSD）、连续统去除（CR）9种光谱变换后,再对重金属砷实测含量与经光谱变换后的光谱指标进行相关分析,并提取各光谱指标的最大敏感波段。运用多元线性逐步回归（MLSR）、单光谱变换指标偏最小二乘回归（U-PLSR）和多光谱变换指标偏最小二乘回归（M-PLSR）方法构建土壤重金属砷含量估算模型,最后通过相关系数r、均方根误差（root mean square error, RMSE）和统计值F来比对建模效果。结果表明：研究区部分土壤样本重金属砷含量已经出现了轻度污染,大部分样本处于污染的临界状态;经连续统去除变换后的光谱特征与砷的相关性最大,一阶微分与砷含量存在最大负相关性;相较于多元线性逐步回归和单光谱变换指标偏最小二乘回归,采取多光谱变换指标偏最小二乘回归方法土壤重金属砷含量模型估算值与实测值最为接近,建模R2达到0.852,RMSE和F值分别达到0.147和32.384,多光谱变换指标建模集成效果显著。因此研究结果可以为石家庄水源地保护区主要采矿地和冶炼企业重金属砷污染高光谱快速监测提供科学依据。     

基于谐波分析和高光谱遥感的土壤含水量反演研究

土壤含水量的高光谱反演是当今研究的热点。以土壤多样化的陕西省横山县为研究区,通过野外采集土壤样品,室内利用ASD Field Spec FR地物光谱仪测定土壤样品光谱,采用称重法计算出土壤样品含水量,并分析了不同含水量土壤样品的光谱特性。针对土壤含水量光谱反演中光谱反演因子的构建问题,在研究一阶微分(FD)-主成分分析(PCA)、小波包变换(WPT)-FD-PCA反演输入因子生成方法及存在的不足的基础上,提出了基于谐波分析(HA)的WPT-FD-HA-PCA的反演输入因子构建方法。以上述三种反演输入因子为基础,建立了土壤含水量反演的FD-PCA-反向传播(BP)、WPT-FD-PCA-BP、WPT-FD-HA-PCA-BP三种BP反演模型。通过比较土壤含水量实测值与三种反演输入因子的反演结果,得出WPT-FD-HA-PCA-BP模型的反演精度最高,决定性系数R2达到0.9599,均方根误差为1.667%,其反演结果明显优于其他两种模型。这表明通过WPT和谐波分析能有效地抑制光谱噪声并压缩信号,在一定程度上明显提高了土壤含水量反演精度。     

土壤水分去除算法的田间原位光谱反演棉田有机质

田间原位可见-近红外光谱(VIS-NIR)能够有效的提高土壤属性的检测效率,但由于原位土壤中水分因素的影响,土壤属性的预测精度很难达到预期。如何有效去除土壤中的水分对土壤其他属性光谱预测的影响,是利用田间原位光谱高精度预测土壤属性所面临的难题,也是土壤光谱技术由室内转向田间的突破口。该问题的有效解决,可减除土壤样品的采集与室内预处理等过程,实现土壤属性的田间原位光谱测定。以新疆南部地区阿拉尔垦区十二团棉田为研究区,采用网格采样法共采集了116个0～20 cm深度的表层土壤样品,剔除1个异常值样品,得到115个有用样品,利用SR-3500型便携式地物光谱仪采集了231个样点的田间原位光谱数据,土样经风干、研磨和过筛等处理后测定其室内光谱和有机质含量。利用Kennard-Stone算法将115个土样分为69个转换子集及46个预测集,采用外部参数正交化法(EPO)、光谱直接转换法(DS)及光谱间接转换法(PDS)三种去除水分算法结合原位光谱反射率(R)、反射率一阶微分(R′)、反射率对数(LOG(R))以及反射率倒数(1/R)四种数学变换方式,运用随机森林(RF)模型进行不同组合模型的构建及精度评价。结果表明：(1)土壤有机质含量越高,土壤光谱反射率越低。土壤田间原位光谱反射率低于土壤室内光谱反射率;(2)室内光谱反射率与土壤有机质含量之间的相关性大于田间原位光谱,室内光谱经一阶微分变换后与土壤有机质含量之间的相关性显著提升。(3)土壤室内光谱反射率模型预测精度(R2=0.86, RPD=2.08, RMSE=1.55 g·kg-1, MAPE= 0.14)高于田间原位光谱反射率模型(R2=0.71, RPD=1.49, RMSE=2.17 g·kg-1, MAPE=0.20)。在去除水分算法模型中,以EPO一阶微分模型去除水分效果最好,决定系数R2由0.71提高到0.83,RPD由1.49提高到2.04,RMSE由2.17 g·kg-1降低至1.58 g·kg-1,MAPE由0.20降低至0.14。本研究实现了去除土壤水分因素的影响,提高了田间原位光谱预测土壤有机质的精度,为南疆棉田大尺度土壤有机质的预测及土壤肥力的评价提供了重要的参考。     

基于SWIR-Red光谱特征空间的农田干旱监测新方法

干旱是一种频繁发生的自然灾害,遥感监测干旱已成为重要的研究方向。可从农田遥感干旱监测最主要的两种地物类型(植被和土壤)的光谱特性分析入手,选择了对水分变化敏感的红光、短波红外波段来监测干旱状况,以短波红外与红光的差值和短波红外与红光的和构建新的光谱空间特征,提出了干旱监测的新方法——归一化的干旱监测指数NPDI。用野外实测的土壤含水量对NPDI模型进行验证,结果表明:NPDI,MPDI与10cm处的土壤含水量模型都具有较高的相关性,其R2分别为0.583和0.438,NPDI模型的监测效果要优于MPDI。此模型是对PDI,MPDI和SPSI等模型的进一步改进,可实现对不同植被覆盖度的、整个生长季的农田干旱监测,在实际的农田干旱监测中具有较高的应用潜力和推广价值。     

基于修正系数法的抗水分干扰土壤有机质近红外预测模型研究

土壤有机质（SOM）是植物生长必需的营养物质,也是土壤属性检测的重要参数。快速、高效地获取土壤有机质信息对精细农业的发展具有重要意义。近红外光谱技术具有快捷、低成本等优势,被广泛应用到土壤有机质的测量中,然而土壤水分在近红外光谱(780～2 500 nm)中具有很强的吸收特性,对土壤有机质的检测形成了一定的干扰。分析了50个土样在不同含水率（约17%,15%,10%,5%和干土）下的近红外吸光度谱图特性,利用水分敏感波段2 210, 1 415和1 929 nm构建了水分修正系数（MDI）,并在此基础上对不同含水率土样进行了重构,以消除水分对土壤有机质预测模型的影响。结果如下：（1）经MDI校正重构后的吸光度谱图与对应的干土土样吸光度谱图相近,能较好地反映其干土土样的吸光度谱图特性。（2）采用偏最小二乘（PLS）法建立了干土土样的有机质定量预测模型,并对重构后的不同含水率土样进行了预测,其统计参数分别为：预测相关系数（R_P）0.90,预测标准误差（SEP）0.802和预测均方根误差（RMSEP）1.09;与原始未经MDI校正的预测结果相比,相关系数上升了0.032,预测标准误差降低了0.113,预测均方根误差降低了0.25。结果表明,本研究提出的水分校正算法可以降低水分对土壤有机质预测的干扰,提高利用干土土样有机质定量预测模型预测不同含水率土样的精度,可为基于近红外光谱技术的土壤有机质实时测定技术的推广提供理论依据。     

不同含水量尾砂的光谱特征与遥感模型

我国尾矿库数量众多,分布广泛,在低含水量条件下,风力作用引起的尾砂扬尘会对周边环境造成污染。而尾矿库表面积大,含水量变化快,传统的含水量监测方法效率低、安全性差、成本高,难以实现尾矿库含水量的大面积、实时、快速的监测。目前,基于光谱特征的遥感模型虽可以较为准确地预测土壤含水量,但矿区尾砂与常规土壤在成分上存在差异性,使得土壤含水量的光谱预测遥感模型可能无法适用于尾矿库含水量的预测。为此,选择辽宁省风水沟尾矿库作为研究区,采集尾砂配置成不同含水量的样品,测试其可见光-近红外光谱,分析不同含水量样品的光谱特征以及含水量与光谱特征之间的关系,建立针对尾砂的含水量遥感预测模型,并应用于辽宁省风水沟尾矿库表面含水量的预测。结果表明：（1）含水量对尾砂的光谱特征有显著影响,二者存在高度的相关性,光谱反射率随含水量增加而下降,且波长越长,含水量对光谱的影响越显著;（2）构建了基于尾砂光谱特征的含水量遥感预测模型,选择Landsat8-OLI传感器的B6和B7波段,定义了比值指数（RTI）、归一化差异指数（NDTI）和差值指数（DTI）3种尾砂光谱指数,并将这3种指数作为输入自变量,使用随机森林方法进行训练以及含水量的建模预测,并与B7波段建立的对数反射率预测模型进行比较。结果表明,光谱指数+随机森林的预测模型效果优于基于B7波段建立的对数反射率模型。（3）使用光谱指数+随机森林的预测模型,通过Landsat8-OLI数据对实地尾矿库提取了含水量的空间分布图,结果表明模型预测的含水量与实测结果之间的决定系数R2达0.798,均方根误差RMSE为0.077,相对分析误差RPD为1.970,平均相对精度ARE为20.1%,在现有技术条件下,达到了较好的预测效果。该研究为变质型铁矿尾矿库含水量的预测提供一种大面积、实时、快速的实用方法。     

玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息,基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统,在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B),Green(G),Red(R);400～700 nm]和近红外(Near-infrared: NIR,760～1 000 nm)图像,并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后,进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割,首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法,选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割,进而采用区域标记算法进行精细分割,分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R,G,B各通道,从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R,G,B和NIR四个通道的玉米冠层图像,提取了各通道图像灰度均值(A_NIR,A_Red,A_Green和A_Blue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数,建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明,建模R2达0.596 0,预测R2达0.568 5,该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量,可为大田玉米长势监测提供支持。     

近红外光谱的北方寒地土壤含水率预测模型研究

我国北方寒地温差大,土壤温差对近红外光谱测量土壤墒情有较大影响。针对这一问题,以北方寒地土壤为研究对象,探究大范围温度胁迫下（-20～40 ℃）土壤的近红外光谱与土壤不同含水率之间的关系预测模型方法。选取黑龙江八一农垦大学农学院试验基地中的黑土,经烘干、过筛等操作处理后配置含水率范围在15%～50%内八种不同湿度的土壤样品,建立北方寒地土壤大范围温度胁迫下土壤的近红外光谱信息与含水率之间的定量预测模型。在全波段光谱数据的基础上,结合五种不同光谱信号预处理方法,采用BP神经网络算法、优化支持向量机算法（SVM）、高斯过程算法（GP）三种智能算法建立北方寒地土壤近红外光谱与含水率的预测模型并验证模型的效果。利用69组数据进行训练建模, BP神经网络相关参数设置为学习速率0.05,最大训练次数设置为5 000,隐层单元数确定为20;SVM采用径向基函数,并利用leave-one-out cross validation确定了最佳惩罚参数为0.87,使模型预测的准确性提高;高斯过程算法内部采用马顿核。模型的定量评估采用决定系数(R2)和均方根误差（RMSE）。结果表明,在建立的全部BP神经网络模型中,效果最佳的为S_G-BP神经网络模型,模型的R2为0.960 9,RMSE为2.379 7;在SVM模型中SNV-SVM模型的效果最好,模型的R2为0.991 1,RMSE为1.081 5;在GP模型中S_G-GP模型的效果最好,模型的R2为0.928,RMSE为3.258 1,综上基于SNV预处理的SVM模型训练效果最优。利用剩余的35组光谱数据作为预测集验证模型性能,经模型对比分析发现基于SVM算法的预测模型效果优于其他两种算法,其中基于S_G的SVM模型效果最优,其预测模型的R2和差RMSE分别为0.992 1和0.736 9。综合建模集与预测集的参数最终确定基于S_G的SVM模型为最佳模型。此模型可以作为大范围温度胁迫条件下（寒地）的土壤含水率有效预测方法,为设计优化适宜寒地便携式近红外土壤含水率快速测量仪提供科学依据。     

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。     

基于近红外漫反射光谱的农田原位表层土壤含水量定量建模方法比较

在农田尺度下,土壤表层因理化性状、粗糙度、作物根系和秸秆残茬等引起的空间异质性较为明显,样点间含水量差别相对较小,这对基于近红外漫反射光谱技术的表层土壤含水量原位测定带来极大的挑战。本研究分别利用基于单一波长(1 200,1 400,1 450,1 820,1 940,2 000和2 250 nm)反射率构建的指数衰减模型、基于归一化土壤湿度指数(NSMI)和相对吸收深度(RAD)构建的线性模型、基于土壤含水量高斯模型(SMGM)所得的拐点宽度(σ)、函数中心振幅(R_d)和高斯曲线面积(A)三个参数构建的线性或二次模型,以及基于波长区间反射率构建的偏最小二乘模型(PLS),对土壤体积含水量(VMC)进行定量分析。结果表明：(1)在单一波长反射率构建的所有指数衰减模型中,2 000 nm波长显示出最佳验证效果,RMSEp最低(2.463),RPD最大(1.06);(2)与RAD相比,NSMI的验证精度更令人满意,R2(0.312)和RPD(1.224)更高,RMSEp(2.133)更低;(3)在SMGM模型参数以及PLS模型拟合VMC的验证结果中,R_d具有最佳拟合精度,其R2(0.253)和RPD(1.175)最高,RMSEp(2.222)最低;(4)总的来看,NSMI指标构建的线性模型是所有方法中精度最高的,而且计算过程简单,易于操作,可作为表层土壤含水量原位测定的首选方法。     

MODIS温度变化率与AMSR-E土壤水分的关系的提出与降尺度算法推广

土壤水分参数是陆面过程与水循环的重要影响因素。不同的遥感平台可提供不同时间和空间尺度的土壤水分,它们分别具有各自的优势与不足。利用被动微波辐射计AMSR-E土壤水分和MODIS地表温度、植被指数产品,作者探讨了地表温度变化率和土壤水分的关系,并借鉴地表温度T_s和归一化植被指数NDVI的特征空间理论,构造了温度变化率和土壤水分的三角形特征空间。随着地表温度变化率的增加,土壤水分的分布范围缩小,同时土壤水分的数值降低。作者由此提出了变温植被指数（TVVI）,并指出该指数与土壤水分呈稳定的幂指数函数关系,建立了土壤水分与温度变化率的经验定量模型。之后作者通过上述函数关系和高分辨率MODIS数据,实现了AMSR-E土壤水分数据的降尺度处理。与地面实测数据的比较表明,该降尺度方法的准确性较高。