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探明反射光谱估算土壤黏粒含量的成因是实现黏粒含量测定、提高估算精度的基础。该文以江苏省滨海平原的150个土壤样品为研究对象,将测得的原始光谱数据进行平滑、一阶导数、连续统去除和倒数等数据变换,采用逐步多元线性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法估算黏粒含量,并在此基础上分析建模的影响波段,探讨反射光谱估算土壤黏粒含量的成因。结果表明,连续统去除光谱数据的SMLR分析估算精度最高,建模集和验证集决定系数分别为0.941和0.750。360~900、1 800~2 490 nm是黏粒含量的重要建模影响波段,该建模影响波段主要包括铁离子(410 nm附近)、土壤有机质(500~800 nm)、层状硅酸盐中的结晶水(1 900 nm附近)、绿泥石和蛭石等黏土矿物(2 325 nm)的吸收特征波段;PLSR分析表明,1 400 nm附近回归系数出现的双峰特征源于高岭石的双峰吸收。黏粒中的黏土矿物、黏粒对铁离子的吸附特性以及黏粒与有机质的高度相关性是实现反射光谱估算滨海土壤黏粒含量的原因。 相似文献
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红壤区土壤有机质光谱特征与定量估算——以江西省吉安县为例 总被引：5，自引：0，他引：5
通过对江西省吉安县不同有机质含量土壤的光谱曲线吸收特征进行分析,得到不同有机质含量土壤的光谱曲线特征响应波段,建立了县级尺度基于有机质响应波段的定量估算模型。结果表明,红壤和水稻土土壤光谱曲线特征具有明显差异,560~710 nm为吉安县土壤有机质含量的特征吸收波段;基于特征吸收波段范围的吸收面积(s)的对数和有机质含量的相关性为0.86,拟合方程为y=-20.91 ln(s)-27.26,决定系数为0.74,经不同类型土壤的有机质数据检验,预测的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和预测相对分析误差(RPD)分别为0.75、0.61和1.88;包络线去除和反射率的倒数的对数处理建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型预测效果最佳,预测决定系数均达0.83以上,相对偏差均为2.4以上,基于特征吸收波段560~710 nm建立的模型能定量估算红壤地区有机质含量,为土壤有机质估测提供参考。 相似文献
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基于可见光近红外光谱的南疆荒漠土壤有机质反演研究 总被引：4，自引：1，他引：3
有机质含量是土壤肥力评价的重要依据,快速监测南疆大面积分布的荒漠土壤有机质含量,可为后备耕地资源的合理开发与利用提供重要数字依据。通过野外采样与室内光谱及有机质含量测定,获取了240个荒漠土样的有机质含量与可见光近红外光谱数据。在此基础上,分析了不同有机质含量土样的光谱特征、有机质与光谱数据的相关性,并采用多种数据处理方式构建了反演模型。研究结果表明,不同有机质含量的土样在反射率和曲线形态上均存在一定的差异,土壤有机质在400~842 nm波段与反射率具有较高的相关性,相关系数最大值-0.32位于588 nm波段,反射率经连续统去除处理后相关性得到了明显提升,达极显著相关水平波段数量明显增加,尤其在797~1330 nm、1852~1872 nm、2155~2338 nm波段的改善效果显著,连续统去除的最大相关系数0.55位于86 4 nm波段。不同建模方法的精度对比结果表明偏最小二乘法(PLSR)具有最高的建模精度,在7种不同数据处理方式的PLSR模型中,以SG平滑+峰值归一化+正交信号校正(SGS+MAN+OSC)处理模式下的建模集的决定系数(R~2)最高、均方根误差(RMSE)最低,分别为0.81和0.98;该模型预测集的R~2、RMSE、残余预测偏差(RPD)分别为0.76、0.99和2.01,表明该模型具有较好的预测能力,可推荐为南疆荒漠土壤有机质的光谱定量反演模型。 相似文献
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宁夏银北地区盐碱化土壤水分光谱特征及模型拟合精度分析 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的]通过分析宁夏银北地区盐碱化土壤水分光谱特征及模型拟合精度,为及时了解该区地表水分状况进而实施田间精准灌溉提供科学依据。[方法]以宁夏银北地区重度盐渍土壤为研究对象,对土壤原始光谱反射率(raw spectral reflectance,R)进行多种数学变换,运用逐步回归(stepwise regression, SR)和灰色关联度(grey correlation degree, GCD)筛选敏感波段,然后采用多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)和支持向量机(support vector machine, SVM)进行土壤含水量(soil moisture content, SMC)模型拟合精度计算。[结果](1)SMC较低时,随SMC增加土壤反射率逐渐下降,当SMC超过26.34%后,土壤反射率随水分增加而增大,在近红外波段反射率变化幅度整体大于可见光波段;经连续统去除(continuum removed,CR)处理光谱特征曲线在1 460 nm和1 950 nm处出现明显水分吸收带。(2)不同反射率转换方式计算出的MLR,PLSR和SVM模型拟合精度不同,SVM模型的整体拟合能力优于MLR和PLSR模型,除反射率倒数(Reciprocal reflectance, RR)变换建立的GCD-SVM模型外,其余SVM模型R■和R■介于0.943 7～0.999 5,模型的整体拟合精度很高。(3)在SVM模型中,基于对数一阶微分(first derivative of logarithmic reflectance, FLR)变换计算的GCD-SVM模型决定系数最高(R■和R■分别为0.987 4, 0.999 5),为重度盐渍化地区SMC的最佳拟合模型。[结论] SVM模型为供试土壤水分拟合的最佳模型,能够准确获取研究区重度盐渍化土壤水分状况。 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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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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苏北滨海土壤碳酸钙含量反射光谱估算研究 总被引：2，自引：0，他引：2
土壤属性的快速、精确测定是实现现代精细农业的基础。本研究分析了江苏省北部滨海土壤的属性特征以及碳酸钙的可见-近红外反射光谱特征,探讨利用可见-近红外光谱估算滨海土壤碳酸钙含量的可行性,比较不同光谱反射率数据集、不同预处理方法以及不同建模方法定量反演的优劣。结果表明:(1)苏北滨海土壤有机质含量较低、碳酸钙含量较高,其光谱曲线在2 340 nm处有较明显的碳酸钙吸收特征;(2)滨海土壤碳酸钙含量与土壤的可见-近红外波段反射率呈正相关,且碳酸钙含量高低对于土壤的近红外波段反射率的影响高于可见光波段;(3)可见-近红外反射光谱可用于估算滨海土壤碳酸钙含量。就建模结果而言,381~2 459 nm波段反射光谱数据集、log(1/R)预处理、偏最小二乘回归三者结合的效果比较理想。 相似文献
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基于CWT的黑土有机质含量野外高光谱反演模型 总被引：5，自引：0，他引：5
为解决黑土有机质含量野外高光谱反演存在的困难,提高反演模型精准性,对吉林省黑土进行了采样、野外光谱测量和室内化验分析,剔除噪声波段,将测得的光谱数据(R)进行倒数的对数[lg(1/R)]及一阶微分(R′)变换,经连续小波变换(CWT)得到了R,lg(1/R)、R′不同分解尺度下对应的小波系数;通过分析R,lg(1/R)、R′及对应小波系数与土壤有机质含量的相关性,得到了显著性强相关的敏感波段;采用多元逐步回归(MSR)及偏最小二乘回归(PLSR)方法建立了黑土土壤有机质含量多种高光谱反演模型。结果表明:常用光谱分析方法中,R′与土壤有机质含量的R2高于R,lg(1/R);经CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的R2则提高显著,提高了0.3左右;R-CWT,lg(1/R)-CWT,R′-CWT的两种模型建模集的效果均较显著(R2≥0.75,RMSE≤0.25),且均优于对应的常规变换下的效果;建模集中PLSR比MSR模型更佳;验证集中结果相似,但精度稍低;总体上,经过CWT处理后的模型均具有较高的估测精度,以R′-CWT的PLSR模型最佳,能够较为全面稳定地反演土壤有机质含量。 相似文献
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以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,对土壤高光谱反射率R进行数学光谱变换,并计算其差值型、比值型、归一化型3种盐分指数,通过显著性检验优选特征波段,结合土壤表层盐分实验数据,构建基于地理加权回归模型的土壤表层盐分含量估算模型。研究结果表明:1)土壤表层盐分含量平均值为7.535 g·kg-1,其光谱变换建模选取的特征波段集中在466~482、1669~1728、1979~2371 nm,其中对数倒数的一阶微分(1/lg R)′相关性较好,相关系数绝对值为0.672;2)构建3种盐分指数优选的特征波段集中在1700~1728、1992~2014、2375~2405 nm,建立的模型决定系数均大于0.870,光谱反射率R的决定系数仅为0.621;3)差值型盐分指数优选特征波段建立的地理加权回归模型为最优模型,建模集与检验集的决定系数R2分别为0.934和0.915,RMSE分别为1.186和0.917。 相似文献
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研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据。结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96%,分别比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76%,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95%、4.61%。因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04%。 相似文献
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基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选 总被引：13，自引：7，他引：6
该文探索基于光谱变换建立光谱指数,进而建立土壤盐分反演模型的可行性。运用倒数、导数、对数等15种光谱变换对土壤含盐量进行反演,并利用原始光谱的波段反射率构造光谱指数对土壤盐分进行建模。在15种高光谱变换中,一阶微分R'和一阶对倒数(log1/R')变换下土壤盐分估算模型的精度较高。但总体而言,基于单一光谱变换和光谱指数的模型模拟精度均较低。采用光谱变换建立光谱指数,并进一步建立土壤盐分反演模型,结果表明,基于(log1/R')光谱变换构建归一化植被指数,然后建立的土壤盐分精度最高,经验证,其R2为0.89,均方根误差为3.34 g/kg,高于单一方法构建的模型,可为半干旱地区土壤盐分反演提供参考。 相似文献
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为了评价国产星载高分五号(GF-5)高光谱影像估测土壤有机质(SOM)含量的潜力,以及不同土壤类型对SOM含量光谱估测精度的影响,本研究以黑龙江省建三江农垦区为研究对象,获取了覆盖研究区域的GF-5高光谱影像和188个土壤样本。对提取的样点GF-5光谱反射率数据进行了反射率倒数、对数、一阶微分等9种光谱数学变换,并采用相关系数法确定了SOM含量的光谱敏感波段。采用偏最小二乘回归(PLSR)线性统计建模方法,对研究区域全部土壤类型以及草甸土、沼泽土、黑土等主要土壤类型,分别构建了光谱全波段和敏感波段的SOM含量估测模型,并进行了精度评价。结果表明,基于GF-5光谱数据的研究区域全部土壤类型的SOM含量估测精度不理想,最优模型精度决定系数(R2)为0.265,均方根误差(RMSE)为4.647%,相对分析误差(RPD)为1.135;不同类型土壤在SOM含量光谱估测精度差异较大,草甸土和沼泽土的SOM含量估测精度不高,但黑土的SOM含量估测精度较高,其中全波段光谱反射率对数一阶微分(LnR)′的SOM含量估测精度最高,R~2=0.729,RMSE=1.065%,RPD=1.850,SOM含量估测模型可用。按照不同土壤类型构建SOM含量估测模型可以进一步挖掘GF-5高光谱遥感估测SOM含量的潜力。 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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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
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基于高光谱特征和偏最小二乘法的春小麦叶绿素含量估算 总被引：8，自引：4，他引：4
叶绿素含量是影响作物生长及产量的主要因素。该研究以2017年6月小型试验田获取的抽穗期春小麦叶绿素含量及其对应的光谱反射率为数据源,对红边(627~780 nm)、黄边(566~589 nm)、蓝边(436~495 nm)、绿边(495~566 nm)、吸收谷和反射峰的最大反射率及反射率总和等16个高光谱特征参数与叶绿素含量之间的相关性进行了分析,并结合偏最小二乘回归法(partial least-squares regression,PLSR)对叶绿素含量进行高光谱建模及验证。结果表明:1)对特定的16个光谱特征参数而言,光谱特征参数绿边最大反射率与春小麦叶绿素质量分数之间的决定系数最低(R~20.5);决定系数较高(R~2≥0.5)的光谱特征参数包括蓝边最大反射率、蓝边反射率总和、黄边最大反射率、黄边反射率总和、红边最大反射率、红边反射率总和、绿边反射率总和、820~940 nm反射率总和及最大反射率、500~670 nm归一化吸收深度和560~760 nm归一化吸收深度,其中820~940 nm反射率总和决定系数达到最高(R~2为0.8);2)利用16个特征参量进行PLSR建模后,发现波段范围在820~940 nm的最大反射率及反射率总和所建立的PLSR估算模型为最优模型,其精度参数R~2p=0.8、RMSEp=2.0 mg/g、RPD=3.2。因此,该模型具有极好的预测能力。该研究为相关研究及当地精准农业提供科学支持和应用参考。 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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土壤含水量对反射光谱法预测红壤土壤有机质的影响研究 总被引：9，自引：2，他引：7
研究土壤含水量对有机质预测的影响,可为野外红壤有机质快速测定提供理论依据。本文在实验室条件下测量了不同含水量红壤的可见光-近红外光谱反射率,运用偏最小二乘回归(PLSR)建立不同含水量的土壤有机质预测模型。结果显示,随土壤含水量的增加,有机质与一阶微分光谱的相关性先增加后下降,含水量为100～150 g/kg时相关系数最大。分380～2 400、380～1 300、1 300～2 400 nm三个波段建立不同含水量的有机质预测模型,模型预测精度均随土壤含水量增加而呈现先增加后下降的趋势。利用1 300～2 400 nm建立有机质预测模型可以有效避开氧化铁影响,建立的模型预测精度最高。本研究认为,当土壤含水量小于200 g/kg时,可以利用在室内控制条件下测定的土壤反射率,建立1 300～2 400 nm波段的PLSR模型,进行红壤土壤有机质含量预测。 相似文献
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利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质（SOM）含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率,以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象,采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率,经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后,将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数log R、倒数对数log(1/R)、对数倒数1/log R、一阶导数R′、倒数一阶导数（1/R）′、对数一阶导数（log R）′、倒数对数一阶导数[log(1/R)]′和对数倒数一阶导数（1/log R）′共10种光谱变换;利用多元线性逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回归（PLSR）的方法建立SOM含量估测模型。结果表明：（1）1/R和（1/R）′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好,其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,(1/R)′光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;(2)5、10 nm... 相似文献
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以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区，采用分数阶微分对光谱指数进行波段优化，筛选高光谱数据的特征波段，利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)构建土壤电导率高光谱数据的估算模型。研究结果表明:(1)分数阶微分的高光谱数据与土壤电导率的相关性:随着分数阶微分阶数的增加，特征波段数呈现逐渐增加的趋势，2 阶是特征波段数量最多的阶数，特征波段数量为335(P=0.01)，相关系数绝对值最大为0.64。(2)分数阶微分优化光谱指数的高光谱数据:随着分数阶微分阶数的增加，光谱矩阵图表现为相关系数在正负值之间波动较大，0.8 阶在光谱指数DSI 的相关系数绝对值最大为0.75；平方根、对数、倒数的相关系数绝对值最大为0.64。(3)基于PLSR 和SVM 构建土壤电导率估算模型:基于0.8 阶微分和光谱指数DSI 筛选的特征波段建立的估算模型估算效果较好，其中SVM 构建的估算模型最优，模型精度为RSVMc2=0.89，RMSESVMc=0.03，RSVMv2=0.80，RMSESVMv=1.12。利用SVM 估算模型可以有效地对研究区土壤电导率进行定量估算。 相似文献