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煤炭矿区耕地土壤有机质无人机高光谱遥感估测 总被引：1，自引：1，他引：0
为监测煤炭矿区不同沉陷阶段耕地土壤质量状况,实现矿区土地复垦和耕地质量保护,以山西省长治王庄煤矿周边3种处于不同沉陷阶段的耕地为例,使用无人机搭载高光谱相机进行影像获取,并在研究区内进行土壤样品采集及室内光谱测定。通过对光谱反射率进行倒数、一阶微分、二阶微分、多元散射校正4种不同形式的变换,分析转换后的光谱反射率和实测有机质含量的相关性,筛选出相关系数较高的敏感波段。利用多元线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和BP神经网络（BP Neural Network,BPNN）3种模型对有机质含量建立预测模型,并对模型预测结果进行精度评价,选用较优模型代入无人机高光谱影像进行有机质含量填图,得到耕地范围内的土壤有机质分布情况,并对处于不同沉陷阶段的耕地土壤有机质空间分布差异及其驱动因子进行分析讨论。结果表明：1）采煤沉陷区耕地土壤有机质含量与经过多元散射校正变换的光谱曲线相关性最高,敏感波段为463.75～492.45 nm,870.79～932.58 nm处,最大相关系数为0.63。2）经过多元散射校正处理的光谱曲线运用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型预测有机质含量精度要明显高于多元线性回归模型,预测精度分别达到0.863和0.884,可以用于有机质含量的估测。3）采煤沉陷区耕地土壤有机质分布情况表现为煤炭开采未扰动区耕地土壤有机质分布较为均一,均值为26.94 g/kg,总体上处于中上等水平;煤炭开采扰动稳沉区耕地土壤有机质高低值分化明显,整体分布呈现较大空间分异性;煤炭开采扰动区介于二者之间。矿区有机质含量大小关系为煤炭开采未扰动区耕地>煤炭开采扰动区耕地>煤炭开采扰动稳沉区耕地。 相似文献
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荒漠土壤有机质含量高光谱估算模型 总被引：17，自引：6，他引：11
为解决荒漠土壤有机质含量高光谱估算存在的困难,提高土壤有机质含量估算的精准性,该文对准噶尔盆地东部荒漠土壤进行采样、化验分析和光谱测量、处理,分析土壤光谱与有机质含量的相关性,确定敏感光谱波段,建立荒漠土壤有机质含量多种高光谱估算模型,旨在通过模型精度的比较,确定最优模型。结果表明：反射率、倒数对数光谱与荒漠土壤有机质含量相关性低,而经过一阶微分、二阶微分变换后,相关系数有所提高,部分波段的相关系数通过0.01显著水平的检验,可以用来荒漠土壤有机质含量的估算;一元线性回归建立的估算模型的精度低,不适用荒漠土壤有机质含量高光谱的估算。荒漠土壤有机质多元逐步回归模型的二阶微分、倒数对数二阶微分修正决定系数得到了较大提高,分别提高了0.22和0.31,均方根误差下降了0.66和0.80,建模精度高于一元线性回归模型。荒漠土壤有机质一阶微分、二阶微分光谱的最小偏二乘回归模型的决定系数比其多元逐步回归模型提高了0.07、0.04,一阶微分、二阶微分均方根误差都下降了0.11,二阶微分偏最小二乘法回归模型是该研究所建12个模型的最优估算模型。在多元逐步、偏最小二乘回归模型中,最优估算模型是二阶微分模型,因而用偏最小二乘法回归估算荒漠土壤有机质含量是个可行的方法。该研究的成果为荒漠土壤有机质高光谱遥感分析提供了支撑,实现荒漠土壤有机质监测的时效性、准确性,为区域生态环境的修复提供依据。 相似文献
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基于高光谱遥感土壤有机质含量预测研究 总被引：4，自引：4，他引：0
《土壤通报》2014,(6):1313-1318
高光谱遥感技术是土壤养分含量监测的一种先进手段,能及时、准确地监测滨海滩涂土壤养分的动态变化,对滨海湿地生态环境保护具有重要意义。以辽河三角洲滨海湿地滩涂为研究对象,在对地面高光谱数据与实验室样本理化性质分析的基础上,经过微分以及连续统去除法相关分析,分别建立了多元线性回归模型和偏最小二乘法(PLSR)模型,并对模型结果进行分析、比较。结果显示,连续统去除法能有效的提高有机质含量与光谱反射率之间相关性,基于此变换所建立的多元线性回归模型R2达到了0.7545,RMSE为1.2216;偏最小二乘模型R2达到了0.8792,RMSE为1.2299。所建模型具有预测土壤有机质含量的潜力,其中偏最小二乘法优于多元线性回归法。 相似文献
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东北典型黑土区表层土壤有机质含量高光谱反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《土壤通报》2019,(6):1285-1293
选择东北典型黑土区——德惠市、扶余市和双城市为研究区,利用便携式地物光谱仪获取土壤光谱数据,基于原始光谱值及一阶微分、倒数的对数、连续统去除变换,分别建立了黑土有机质含量的多元线性逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型。结果表明:高光谱与土壤有机质含量在多个波段相关性较好,其中有机质与反射率一阶微分处理的相关性最好,在光谱584 nm处其相关性最强(r=-0.60,n=81)。光谱一阶微分处理数据在三种建模方法中的预测及验证精度均高于原始光谱值、倒数的对数和连续统去除变换,因此一阶微分为最佳光谱变换形式。偏最小二乘回归分析的预测效果整体优于多元线性逐步回归分析和BP神经网络分析,光谱一阶微分处理的偏最小二乘回归模型呈现出最佳预测效果,决定系数为0.71、均方根误差为2.29 g kg~(-1)(n=53)。 相似文献
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基于核偏最小二乘的矿区土壤Cu含量高光谱反演 总被引：2，自引：1，他引：1
本文探究应用高光谱遥感手段反演铜锌矿区土壤Cu含量的可行性,以湖南省某矿区土壤为例。在对原始高光谱重采样、一阶微分、对数、连续统预处理后,分别进行与Cu含量的相关性分析,最终选用一阶微分变换光谱数据进行建模。在建模反演时,针对多元线性回归(MFL)和传统偏最小二乘(PLS)在应用过程中没有考虑变量间的非线性关系的缺点,提出了基于核偏最小二乘(KPLS)回归的土壤Cu含量预测模型。研究结果表明,相对于PLS和MFL,KPLS能较好的提升土壤Cu含量估算能力,预测样本的平均相对误差为13.25%,明显高于MFL的32.22%和PLS的14.18%。研究结果也表明了高光谱遥感手段可以反演矿区土壤Cu含量,且核偏最小二乘模型也可为其它土壤重金属的反演提供参考。 相似文献
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以新疆博斯腾湖西岸湖滨绿洲为研究区,利用实测的土壤有机质含量与高光谱数据,通过多元逐步回归与偏最小二乘回归法分别构建反演土壤有机质含量估算模型.结果表明:(1)研究区土壤有机质含量变化范围为5.09～44.00 g·kg-1,均值为16.87 g·kg-1,变异系数为44.69％,呈中等变异;土壤有机质含量与土壤光谱反... 相似文献
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准东煤田土壤铅含量高光谱估算 总被引：1，自引：1，他引：0
《土壤通报》2018,(5)
以新疆准东露天煤矿为研究靶区,对矿区周围不同程度铅污染土壤进行采集与光谱测定,分析不同铅含量土壤高光谱反射率特征,运用多元线性回归和偏最小二乘回归建立土壤铅含量估算模型并进行精度检验。结果表明:在土壤铅含量与近红外和中红外波段部分光谱反射率之间的相关性较高,二阶微分处理之后的光谱数据建模精度高于其他处理方法。偏最小二乘回归建立模型估算效果优于多元线性回归建立的模型精度,其最优的偏最小二乘回归模型校正和验证的决定系数(R~2)分别达到了0.71和0.69,其校正和验证的均方根误差(RMSE)值分别为4.42 mg kg~(-1)和2.69 mg kg~(-1),以及相对分析误差(RPD)值为2.36,该模型能够较好地估算土壤铅含量,从而为土壤重金属污染快速监测提供技术方法和理论依据。 相似文献
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黄河三角洲土壤有机质含量的高光谱反演 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】土壤有机质(SOM)具有改良土壤结构、 促进团粒结构形成、 增加土壤疏松性、 改善土壤通气性和透水性以及促进植物生长发育的作用。传统测定土壤有机质的方法,虽然精度高,但是实时性差。本文通过对土壤高光谱数据进行变换和分析,筛选出与土壤有机质含量相关性高的敏感波长,构建能够实时、 快速反演黄河三角洲土壤有机质含量的数学统计模型。【方法】60个土壤样品采于黄河三角州。利用ASD Fieldspec3光谱仪,在室内环境下对黄河三角洲不同有机质含量的风干土壤样本进行了光谱测量,利用化学方法测定了土壤的有机质含量。在对土壤样品高光谱反射率进行去包络线处理的基础上,与土壤有机质含量进行相关分析,筛选敏感波长;运用主成分回归分析、 多元线性回归分析、 二次多项式逐步回归分析和支持向量机回归分析方法,分别建立了有机质含量的反演模型。【结果】确定了估测土壤有机质含量的敏感波长,建立了能够快速反演黄河三角洲土壤有机质含量的数学统计模型。从土壤光谱反射率曲线可以看出在1400 nm、 1900 nm和2200 nm等波段附近有十分明显的水分吸收谷。经对比相关性可以看出,去包络线的数据处理方法明显提高了光谱反射率与土壤有机质之间的相关性。1278 nm、 1307 nm、 1314 nm、 1322 nm、 1328 nm、 1334 nm、 1343 nm 7个相关性较高的波长作为估测土壤有机质含量的敏感波长。基于主成分回归分析、 多元线性回归分析、 二次多项式逐步回归分析和支持向量机回归分析方法,分别构建了反演有机质含量的模型。其中,二次多项式逐步回归模型校正集的决定系数达到了0.865,验证集的决定系数最大,达到了0.837,为黄河三角洲土壤有机质含量的最佳反演模型。【结论】去包络线的数据处理方法可提高光谱反射率与土壤有机质之间的相关性,确定的1278 nm、 1307 nm、 1314 nm、 1322 nm、 1328 nm、 1334 nm、 1343 nm 7个波长是估测黄河三角洲土壤有机质含量的敏感波长。由于二次多项式逐步回归模型校证集的决定系数最高、 均方根误差最小,其拟合效果最好。因此二次多项式逐步回归模型对反演黄河三角洲土壤有机质含量是最佳的。 相似文献
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运用高光谱数据对北京典型铁矿区土壤重金属镍含量进行建模反演,探索高光谱遥感技术在土壤重金属污染快速监测上应用的可行性。使用便携式地物光谱仪采集研究区土壤样本光谱反射率数据,光谱反射率数据经多种数学变换后,经逐步回归方法筛选最佳特征波段,利用多元线性回归（SLR）和偏最小二乘回归（PLSR）方法建立模型以光谱反射数据对土壤重金属镍元素含量进行反演。基于光谱二阶微分的多元线性回归模型（SD-MLR）的稳定性和精度最高（R2 = 0.842,RMSE = 4.474）,能够良好地预测研究区土壤镍元素含量。光谱数据数学变换能够有效提高其与土壤镍元素含量间的相关性。不同的光谱变换形式建立模型的预测能力和精度有如下关系,光谱二阶微分 > 光谱倒数对数一阶微分 > 光谱一阶微分 > 光谱倒数对数 > 光谱连续统去除 > 原始光谱。采用光谱二阶微分建立多元线性回归模型为研究区土壤镍元素含量反演的最佳模型,可为土壤重金属污染快速监测提供技术参考。 相似文献
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滩涂土壤有机质含量的反射光谱估算 总被引：5，自引：0，他引：5
Rapid determination of soil organic matter (SOM) using regression models based on soil reflectance spectral data serves an important function in precision agriculture. “deviation of arch”(DOA)-based regression and partial least squares regression (PLSR) are two popular modeling approaches to predict SOM. However, few studies have explored the accuracy of the DOA-based regression and PLSR models. Therefore, the DOA-based regression and PLSR were applied to the visible near-infrared (VNIR) spectra to estimate SOM content in the case of various dataset divisions. A two-fold cross-validation scheme was adopted and repeated 10 000 times for rigorous evaluation of the DOA-based models in comparison with the widely used PLSR model. Soil samples were collected for SOM analysis in the coastal area of northern Jiangsu Province, China. The results indicated that both modelling methods provided reasonable estimates of SOM, with PLSR outperforming DOA-based regression in general. However, the performance of PLSR for the validation dataset decreased more noticeably. Among the four DOA-based models, the linear model of the DOA provided the best estimation of SOM and a cutoff of SOM content (19.76 g kg-1), and the performance for calibration and validation datasets was consistent. As the SOM content exceeded 19.76 g kg-1, SOM became more effective in masking the spectral features of other soil properties to a certain extent. This work confirmed that reflectance spectroscopy combined with PLSR could serve as a non-destructive and cost-efficient way for rapid determination of SOM when hyperspectral data were available. The DOA-based model, which requires only 3 bands in the visible spectra, also provided SOM estimation with acceptable accuracy. 相似文献
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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
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含水率对土壤有机质含量高光谱估算的影响 总被引：3，自引：1，他引：3
土壤含水率对有机质(soil organic matter,SOM)含量高光谱估算精度有很大的影响。为了探讨SOM高光谱估算中土壤含水率的影响,该文对烘干土、风干土和质量含水率为5%~40%(按5%递增)的土壤样本进行了室内高光谱测量,对光谱数据进行了反射率、反射率一阶导数和反射率倒数对数3种光谱数据变换,运用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)建立了相应的SOM估算模型。结果表明,风干土的SOM高光谱估算精度较好;当含水率水平小于25%时,SOM估算模型精度受含水率的影响较大,光谱数据进行反射率倒数对数变换后的模型精度最高;当含水率水平大于等于25%时,水分对土壤光谱反射率的影响要大于SOM,不适宜利用土壤光谱数据进行SOM含量高光谱估算。该研究可为大田环境不同含水率情况下光谱估算SOM提供参考。 相似文献
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基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究 总被引：6，自引：1，他引：5
在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位,建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明,具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别,但反射率表现出明显差异,一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域,原始反射率在685 nm处相关性最高,而一阶导数光谱在554 nm处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析,筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为800 nm、1 398 nm和546 nm。进一步以一阶导数为自变量,基于1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数SOMDI及估测模型,即Y=4.19 12.85×(R_FD554 R_FD1 400)。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验,预测决定系数均达0.79以上。上述结果表明,利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。 相似文献
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淮北平原土壤高光谱特征及有机质含量预测 总被引：3，自引：0，他引：3
以安徽省淮北平原的蒙城县为研究区,采集131个表层土壤(0～20 cm)样品。采用Cary 5000分光光度计测定土壤光谱反射率,分析该地区典型土壤类型的光谱特征,利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机质光谱预测模型。首先比较不同光谱变换对土壤有机质含量光谱预测建模的影响;其次根据光谱相似性对土壤样品进行分类,比较不同土壤类型和不同光谱分类的有机质光谱预测精度。结果表明:①不同土壤有机质含量和不同土壤类型光谱曲线在整体波段范围内趋势基本一致;有机质含量与光谱反射率呈显著负相关;有机质含量越低,曲线特征差异明显,可能是受其他因素的影响;②土壤光谱反射率经倒数的对数处理后,有机质光谱建模的决定系数和相对分析误差均有所提高,均方根误差降低,模型预测效果较优;③按照光谱相似性分类后建立的有机质光谱预测模型,比按土壤类型建立的光谱预测模型精度明显提高。 相似文献
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苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测 总被引：12，自引：6，他引：6
基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归（PLSR）方法,研究了原始反射光谱（REF）、微分光谱（FDR）、反射率倒数的对数（lg(1/R)）和波段深度（BD）对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差（RMSE）和相关系数（r）分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900～2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。 相似文献
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利用高光谱遥感技术监测小麦土壤重金属污染 总被引：2，自引：1，他引：1
为了探讨基于小麦叶片高光谱间接估测土壤重金属含量的潜力,该研究以江苏省宜兴市徐舍镇为研究区域,于2019－2020年采集农田土壤样品和小麦叶片光谱,经7种不同的光谱变换预处理后,以遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的偏最小二乘回归算法（partial least squares regression,PLSR）对预处理后的光谱建立土壤重金属镉（Cd）和砷（As）含量的估测模型,并对模型结果进行精度评价。研究结果表明：1）光谱预处理技术能够突出光谱中的一些隐藏信息,对小麦叶片光谱进行微分变换、多元散射校正、标准正态变换等数学变换后更加有利于提取光谱敏感信息。2）GA-PLSR相较于一般的PLSR方法提高了模型精度,将GA用于光谱波段选择可以优化模型精度和提高稳定性。3）土壤Cd含量的最佳估测模型为标准正态变换预处理光谱与GA-PLSR结合,其外部验证的决定系数为0.87、均方根误差为0.04 mg/kg、相对分析误差为2.72;土壤As含量的最佳估测模型为多元散射校正预处理光谱与GA-PLSR结合,其外部验证的决定系数为0.91、均方根误差为0.32 mg/kg,相对分析误差为3.25。因此,能够利用小麦叶片高光谱间接估测土壤重金属Cd和As含量,该研究为将来实现定量、动态、无损遥感监测大面积农田土壤重金属污染状况提供参考依据。 相似文献