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1.
基于实测高光谱指数与HSI影像指数的土壤含水量监测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探索土壤含水量与高光谱植被指数的内在关系,实现土壤含水量的快速且准确监测,以ASD光谱仪测定的研究区植被高光谱数据和环境卫星HSI高光谱影像数据为基础数据计算得到26种光谱植被指数,通过灰度关联分析法(grey relational analysis)对不同深度(0~10,10~30,30~50 cm)土壤含水量与实测光谱指数和影像光谱指数进行分析和筛选,确定了与土壤含水量相关性较高的5个光谱植被指数,采用多元线性回归法(multiple linear regression)分别构建了基于实测数据和影像数据的高光谱植被指数土壤含水量反演模型,并用实测高光谱植被指数模型对HSI影像植被指数模型进行校正。结果表明:2种土壤含水量反演模型对0~10 cm层的土壤含水量均有较高的拟合度,判定系数(R2)均高于0.589,并具有较好的稳定性;实测高光谱植被指数模型精度优于HSI影像植被指数模型,判定系数(R2)分别为0.668和0.589;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R2)从0.589提升到0.711,均方根误差(RMSE)为0.0014。该研究方法进行土壤含水量监测是可行的,为进一步提高土壤含水量定量遥感监测提供一定参考。 相似文献
2.
《土壤通报》2020,(3):511-520
针对宁夏银北地区土壤盐碱化定量监测的需要,利用实测土壤高光谱和Landsat 8 OLI多光谱影像数据采用多项式、多元线性回归等方法进行土壤含盐量和pH值反演研究,并对影像光谱反演模型进行校正,以提高遥感定量反演精度。结果表明:(1)基于实测光谱的土壤含盐量反演精度均高于基于OLI影像反演精度;基于实测光谱敏感波段反射率反演精度高于实测盐分指数反演精度,其中实测光谱经平滑后敏感波段建立的模型效果最佳(R~2=0.695)。(2)基于实测光谱平滑后敏感波段建立的pH值反演模型精度最高且最稳定(R~2=0.545),基于OLI影像光谱反演精度低于实测光谱,但也通过了显著性检验和精度验证。(3)经实测光谱模型校正后的Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量反演模型R~2从0.347提高到0.623。研究结果可以为准确、快速地定量监测当地土壤盐分含量、pH值的变化提供科学依据和技术手段。 相似文献
3.
OLI与HSI影像融合的土壤盐分反演模型 总被引：5，自引：2，他引：3
土壤盐渍化问题是黄河三角洲地区主要的土地退化问题,借助遥感技术快速、准确地掌握土壤盐渍化信息,对农业可持续发展具有重要意义。该文以黄河三角洲垦利县为研究区,利用超球体色彩空间变换算法,将环境一号卫星HSI高光谱影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行融合,选择土壤盐分的特征波段,结合土壤盐分的实测数据,建立统计分析模型(多元线性回归、偏最小二乘回归)和机器学习模型(BP神经网络、支持向量机和随机森林),对土壤盐分进行遥感反演。结果表明:OLI影像的统计分析模型和机器学习模型精度均较低,精度最高的随机森林模型相关系数仅为0.570;HSI影像的反演模型精度高于OLI,BP神经网络模型相关系数为0.607;融合影像反演模型精度明显高于HSI影像和OLI影像,土壤盐分含量的实测值与机器学习模型预测值具有良好的相关性,BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的决定系数R~2分别达到0.966、0.821和0.926,模型反演精度较高。研究表明,多光谱和高光谱影像融合能显著提高土壤盐分遥感反演精度,机器学习模型的反演效果明显优于统计分析模型。研究结果对黄河三角洲典型地区的土壤盐分反演具有积极的理论和实践意义。 相似文献
4.
黄河三角洲土壤含水量状况的高光谱估测与遥感反演 总被引：9，自引：0，他引：9
为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Land Sat8卫星宽波段反射率,进而通过组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型。采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Land Sat8卫星影像,实现了对研究区土壤含水量的遥感反演。结果表明,最佳模型是基于波段平均反射率拟合方法建立的多形式波段组合估测模型。从反演结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。 相似文献
5.
基于高光谱的ASTER影像土壤盐分模型校正及验证 总被引：6，自引：4，他引：2
快速准确地获取土壤盐分信息是监测和治理土壤盐渍化现象的重要前提.该文以新疆维吾尔自治区典型盐渍化区域——艾比湖流域为研究区,analytical spectral devices(ASD)光谱仪采集的土壤高光谱数据和advanced space borne thermal emission and reflection radiometer(ASTER)影像为数据源,结合实测土壤盐分含量信息,对遥感定量反演土壤盐渍化现象进行研究.再经过光谱反射率数学变换后,结合相关性分析,利用多元回归方法分别建立基于重采样后的高光谱和影像光谱的土壤含盐量估算模型,对遥感影像光谱盐分估算模型进行校正,以提高遥感定量监测盐渍化土壤的精度.结果表明:ASTER影像光谱反射率二阶导数变换和ASD重采样光谱的对数的二阶导数变换所建立的盐分估算模型最佳,决定系数R2分别为0.59和0.82.经ASD重采样光谱模型校正后的ASTER影像光谱的盐分估算模型精度R2为0.91,有效地提高大尺度条件下土壤盐渍化反演精度.研究为大尺度土壤盐分定量遥感监测提供了一种有效方法. 相似文献
6.
干旱区典型绿洲土壤有机质的反演及影响因素研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为了大面积、高精度地反演土壤有机质含量,为农业可持续发展提供数据支撑。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区,采用波段平均法将实测高光谱窄波段拟合为Landsat 8 OLI遥感影像的宽波段,建立土壤有机质含量的估算模型,并将最优估算模型应用到经过波段校正的Landsat 8OLI遥感影像中。结果表明:(1)反射率进行倒数、对数、平方、一阶微分等数学变换后与有机质含量的相关性显著提高;(2)土壤有机质的高光谱估算模型拟合度较高,最优估算模型的决定系数R2为0.852,采用比值法对多光谱波段反射率进行校正,校正后的遥感影像反演结果得到了较大提高,检验样本的决定系数R2从0.711提升至0.849。从反演结果来看,将高光谱估算模型应用到经过订正的多光谱影像,土壤有机质反演模型的精度得到了大幅度提高,运用此方法可以实现高精度的土壤有机质区域化反演。(3)有机质的分布受土地利用类型、土壤颗粒组成、土壤质地的影响,其中土壤质地对有机质的空间分布影响最为显著。 相似文献
7.
基于不同变换形式的干旱区土壤盐分高光谱特征反演 总被引：6，自引：0，他引：6
对干旱区土壤盐渍化的高光谱特征进行研究,分析并阐明高光谱精度的影响因子及变换形式,这对定量测定土壤盐碱程度具有重要意义。以陕西定边地区盐碱土壤为研究对象,通过分析区域土样的高光谱数据和室内测定的电导率与全盐含量数据,研究了同一耕作、施肥和灌溉措施下土壤电导率和全盐量的关系,并比较了电导率和全盐量两者的相关关系,分析两者与不同光谱指标(光谱反射率、反射率倒数、反射率对数、反射率一阶微分及反射率对数一阶微分)的相关性以及二者高光谱反演的精度。结果表明:(1)电导率(x)与含盐量(y)之间存在正相关关系且R~2=0.96,达到显著水平;(2)电导率与光谱反射率之间的相关性要优于全盐量,在土壤盐渍化的敏感波段表现尤为突出,遴选敏感光谱波段为350~1 000nm;(3)以电导率构建的偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根差优于全盐量。研究表明该区域的土壤高光谱信息对土壤电导率的响应较全盐量敏感,以电导率为监测指标的高光谱反演精度明显要高于全盐量。该结果可为提高上壤盐渍化高光谱监测精度提供科学支撑。 相似文献
8.
土壤水分在干旱地区生态系统中起着重要的作用,同时土壤含水量是确定土壤干旱的重要参数。通过分析野外和室内实测土壤发射率光谱特征参数与含水量之间的关系,采用光谱特征分析参数提取反演土壤含水量的最佳敏感波段,发现波长在9.4802~9.7901 μm土壤含水量对其发射率最为敏感。根据最佳敏感波段的范围,模拟MODIS,ASTER,HJ-1B卫星的热红外波段,对波段及波段比值与土壤含水量进行回归分析,得出波段比值的线性模型可有效地反演出土壤的含水量。然后对该模型进行验证分析,确定模拟ASTER卫星传感器的12和14两个热红外波段的发射率比值与土壤含水量的线性关系,其反演精度更高。建立了适合研究区的土壤热红外发射率与含水量之间的反演模型。 相似文献
9.
多光谱遥感结合随机森林算法反演耕作土壤有机质含量 总被引：4，自引：6，他引：4
土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)遥感反演一般以单期影像作为输入量,为研究多时相影像遥感结合随机森林提高SOM遥感反演精度的可能性,该研究以黑龙江省农垦总局胜利农场耕地范围为研究区,以Sentinel-2A和Landsat 8影像作为数据源,获取两期裸土遥感影像,构建光谱指数,以随机森林算法筛选波段和光谱指数作为输入量,构建SOM反演模型。结果表明:1)两期影像的SOM反射光谱响应波段包括二者共有的中心波长:约560、660、850 nm,以及Sentinel-2A特有的中心波长740 nm 4个波段;2)基于单期影像最佳波段和光谱指数,Sentinel-2A影像SOM最优反演模型R2为0.913,均方根误差为0.860 g/kg,精度高于Landsat 8影像反演模型;3)单期影像最佳波段引入光谱指数,相比以最佳波段作为输入量,使SOM最优反演模型的均方根误差分别提高了28.867%和8.722%;4)引入时相信息,基于单期和两期影像波段和光谱指数,SOM最优反演模型精度由高到低为两期影像(R2为0.938,均方根误差1.329 g/kg)、Sentinel-2A影像(R2为0.935,均方根误差为1.944 g/kg)、Landsat 8影像(R2为0.922,均方根误差2.022 g/kg),两期影像SOM最优反演模型的稳定性和精度略高于单期影像。研究结果证明了Sentinel-2A影像数据以及多时相裸土影像反演SOM的优势。 相似文献
10.
基于多光谱遥感图像的青海湖流域土壤有机质估算初探 总被引：2，自引：1，他引：1
土壤有机质是土壤固相部分的重要组成成分,也是陆地表层重要的碳库,其含量的快速、准确测定关乎农牧业生产活动安排与地表过程研究中关键参数的获取效率。为了探寻适合青藏高原高寒地区土壤有机质遥感反演的响应波段及遥感模型,实现区域像元尺度上的土壤表层有机质估算,本文利用Landsat8-OLI多光谱遥感数据与实地采样数据对青海湖流域表层(0～20 cm)土壤进行了有机质含量反演研究。结果表明:Landsat8-OLI影像的第5、6和7波段是青海湖流域土壤有机质含量的特征波段,基于这3个波段构建的土壤有机质遥感反演三元回归模型(R~2=0.704,P0.001),经实测点验证(RMSE=8.66)与相关文献研究结果验证(RMSE=8.85),精度高、稳定性强、预测趋势平稳。本研究不仅为高寒地区土壤有机质含量快速测定提供了一定的技术支持,也为高寒地区的碳库计算、土壤肥力评价、土壤碳循环、农作物估产、草地退化监测等提供了参考。 相似文献
11.
基于连续统去除法的土壤盐分含量反演研究 总被引：8，自引：1，他引：7
通过对新疆维吾尔自治区温宿县、和田县、拜城县191个土样的原始反射率进行连续统去除及连续统去除的一阶微分处理,分析了盐分的高光谱吸收特征及敏感波段,并建立了盐分含量的多种高光谱定量反演模型。结果表明,在400~2 400 nm波段,土壤反射率与盐分含量之间无明显规律。640~700 nm波段的连续统去除数据与含盐量呈极显著负相关,而710~780 nm波段呈极显著正相关。原始反射率经连续统去除处理后,可明显提高反演模型的预测性能。基于盐分光谱指数和吸收特征参数构建的反演模型的稳定性及预测能力不如连续统去除、连续统去除一阶微分的400~2 400 nm或敏感波段的偏最小二乘回归(PLSR)模型。所有模型中,仅有以400~2 400 nm和640~700 nm连续统去除数据所建模型的相对分析误差(RPD)达2.5以上,分别为2.62和2.52,且二者其余各项评价指标差异不大。以640~700 nm波段连续统去除数据构建的PLSR模型对南疆水稻土盐分含量具有很好的反演效果。 相似文献
12.
基于试验反射光谱数据的土壤含水率遥感反演 总被引：3，自引：2，他引：1
土壤含水率是土壤水循环研究中不可或缺的参数,已广泛应用于土壤水分的监测。土壤光谱特性的研究是土壤含水率光学遥感定量反演的基础。该研究首先通过野外调查收集土样;然后,在实验室条件下制备不同水分梯度的土壤样品,并利用便携式地物光谱仪采集不同水分梯度土壤样品的反射光谱;最后,通过试验光谱数据分析建立一个基于指数函数的土壤含水率遥感反演模型,并对结果进行精度评价。结果表明,基于指数函数的土壤含水率反演模型可以较好的反演土壤水分特征,在640 nm处土壤含水率的估计值与真实值之间的决定系数为0.7062,RMSE为3.49%。相关研究为表层土壤含水量的遥感监测提供新方法和新思路。 相似文献
13.
基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算 总被引：14，自引：16，他引：14
为实现基于光谱分析土壤有机质含量的快速测定,该文以江汉平原公安县的土壤为研究对象,进行室内理化分析、光谱测量与处理等一系列工作,在土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)的基础上,提取了其倒数之对数(inverse-log reflectance,LR)、一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和连续统去除(continuum removal,CR)3种光谱指标,分析4种不同形式的光谱指标与有机质含量的相关性,对相关系数进行P=0.01水平上的显著性检验来确定显著性波段的范围,并基于全波段(400~2 400 nm)和显著性波段运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立了该区域土壤有机质高光谱的预测模型,通过模型精度的比较确定最优模型。结果表明,进行CR变换后,光谱曲线的特征吸收带更加明显,相关系数在可见光波段范围内有所提高;基于全波段的PLSR建模效果要优于显著性波段,其中以CR的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2和相对分析误差RPD分别为0.84、2.58;显著性波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度来比较,具有模型简单、运算量小、变量更少的特点;最后,综合比较了全波段和显著性波段4种光谱指标的反演精度,发现CR-PLSR模型的建模和预测的效果比R-PLSR、LR-PLSR、FDR-PLSR模型都要显著。该研究可为将CR-PLSR高光谱反演模型用于该区域土肥信息的遥感监测提供参考。 相似文献
14.
利用多源光谱信息反演宁夏银北地区干湿季土壤含盐量 总被引：1，自引：3，他引：1
土壤盐渍化是导致全球荒漠化和土壤退化的主要诱因之一。为确定高光谱和多光谱遥感反演干湿季土壤含盐量的最优模型,该研究以宁夏银北平罗县为例,以干季(4月)和湿季(10月)实测高光谱和Landsat 8 OLI多光谱以及干湿两季实测土壤含盐量为基础数据源,利用相关系数法、灰度关联法和逐步回归法筛选敏感光谱数据,分别采用偏最小二乘、支持向量机、岭回归、BP神经网络和地理加权回归建立干湿两季土壤含盐量反演模型。结果表明:1)银北地区土壤盐渍化较为严重,干湿季含盐量均表现为强度变异,且干季变异程度大于湿季;2)在不同土壤含盐量条件下,重采样后的高光谱波段反射率和影像波段反射率具有显著相关性;3)对比相关性分析、灰度关联和逐步回归三组变量筛选方法下各模型R2和RMSE,逐步回归组模型整体效果较好;4)5种土壤含盐量反演模型中地理加权回归模型精度较高,支持向量机算法和BP神经网络算法在基于不同变量组的模型中表现较为接近,岭回归表现最差,偏最小二乘回归模型出现了较严重的"过拟合"现象。局部模型在土壤含盐量反演方面更具优越性。干季以实测灰度关联组-地理加权回归模型效果最佳,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.94和4.49;湿季以影像相关系数组-地理加权回归模型反演效果最好,其验证决定系数Rp2和相对分析误差RPD分别为0.96和4.83。研究结果可为当地及同类地区土壤盐渍化的识别、防治提供理论依据。 相似文献
15.
基于HJ-1卫星的农田土壤有机质含量监测 总被引：4，自引：1，他引：3
土壤状况是决定农田潜在生产力的主要因素,土壤性状及肥力状况信息可以为精准农田管理提供响应依据。利用遥感技术监测土壤养分含量是一种快速、准确、高效、经济的方法。以农田土壤有机质为研究对象,以HJ-1卫星数据为数据源,采用多元线性回归分析方法,构建有机质含量地面监测模型,通过直方图匹配方法求地面监测模型与HJ-1卫星监测模型之间的傅里叶转换函数,将地面监测模型应用到HJ-1卫星数据,并构建有机质含量遥感监测模型。实现了利用HJ-1卫星遥感数据对试验区土壤有机质含量进行监测。该模型监测结果与地面实际养分具有良好的线性关系,其决定系数0.93,标准差0.57%。在保持了较高精度的同时,避免了其他高光谱模型数据过于昂贵的问题,实现了有机质含量快速、经济监测,易于在农业中应用。 相似文献
16.
基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。 相似文献
17.
实时监测土壤游离氧化铁含量对于获取区域土壤理化特征数据、监测区域土壤环境具有重要意义。该试验基于HJ-1A 高光谱遥感影像，结合研究区土壤采样的游离氧化铁含量化验数据，分析遥感影像的反射率与土壤游离氧化铁含量的相关性，建立土壤游离氧化铁含量的多元线性反演模型，反演研究区表层土壤游离氧化铁含量。研究结果表明，HJ-1A高光谱遥感影像的反射率与研究区土壤游离氧化铁含量呈负相关性，且在第104波段达到峰值，相关系数为-0.455；利用反射率指数变换建立的反演模型Y=34.11-0.079X23+0.151X72-0.072X79-0.017X90，模型的决定系数为0.837，均方根误差为1.59 g/kg；土壤中有机质对游离氧化铁含量反演精度影响的检验结果显示，研究区土壤的有机质对游离氧化铁含量的反演精度无显著影响。该试验为土壤游离氧化铁的光谱分析提供借鉴，为区域土壤生态环境监测提供数据支持。 相似文献
18.
基于分数阶微分预处理高光谱数据的荒漠土壤有机碳含量估算 总被引：9，自引：6，他引：3
对光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要和有效的途径。为了研究分数阶微分预处理方法在高光谱数据估算荒漠土壤有机碳含量中的应用,该研究以艾比湖流域为研究靶区,利用2015年5月采集的103个表层土壤样本的实测有机碳数据和室内测定的高光谱数据,以0.2阶为步长对原始光谱反射率及对应的倒数变换、对数变换、对数倒数变换、均方根变换的0-2阶微分进行分数阶运算预处理并研究其与土壤有机碳含量相关性,基于通过0.01显著性检验的特征波段对土壤有机碳含量进行偏最小二乘回归建模并进行精度分析。结果表明：1）分数阶微分预处理可以细化土壤有机碳及其光谱反射率相关性的变化趋势;2）各阶微分预处理后的相关系数通过显著性检验波段的数量均呈现先增后减的趋势,但波段数量最多的对应阶数并不统一;3）对数变换的1.6阶微分所建立的模型为最优模型,该模型的RMSEC=2.433 g/kg,R2c=0.786,RMSEP=2.263 g/kg,R2p=0.825,RPD=2.392。说明了分数阶预处理过后的模型精度和稳健性较整数阶微分有了大幅提升,并且运用在高光谱反演土壤有机碳含量上是可行的。 相似文献