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1.
以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,分析HCO_3~–、Cl~–、SO_4~(2–)、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~++K~+等主要土壤盐分离子含量与土壤高光谱反射率的分数阶微分光谱变换与RSI、DSI、NDSI等二维土壤指数的相关性优选特征波段,构建基于地理加权回归模型的土壤盐分离子含量估算模型。研究结果表明:Na~++K~+的微分变换特征波段集中在468～724 nm与1 182～1 539 nm,二维土壤指数的特征波段集中在1 742～2 395 nm,基于RSI的特征波段优选下地理加权回归模型对Na~++K~+含量的估算效果较好,建模集R~2=0.94,RMSE=0.22,验证集R~2=0.74,RMSE=0.19;SO_4~(2–)含量在1.2阶优选的位于469～636 nm波段估算效果较佳,建模集R~2=0.91,RMSE=0.02,验证集R~2=0.75,RMSE=0.33;Ca~(2+)、Mg~(2+)优选的特征波段主要集中在912～2 340 nm的近红外波段;Cl~–含量在1阶的近红外波段建模效果较好,建模集R~2=0.74,RMSE=0.03,验证集R~2=0.93,RMSE=0.11;含量相对较高的Na~++K~+、SO_4~(2–)、Cl~–的地理加权回归模型精度高于含量较低的Ca~(2+)、Mg~(2+)。 相似文献
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《土壤通报》2017,(6)
不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R~(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。 相似文献
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快速准确监测土壤盐渍化可为土地资源合理开发利用与改良提供科学依据。利用 EM38-MK2大地电导仪和野外光谱仪测定的土壤表观电导率和光谱数据，构建表观电导率与土壤电导率的反演模型，依据相关性分析结果进行土壤盐渍化特征波段的提取，并采用反射率、反射率倒数和反射率一阶微分 3种数据变换形式构建土壤电导率的全波段与特征波段的偏最小二乘回归与主成分回归土壤盐分监测模型。研究结果表明，EM38-MK2测定的土壤表观水平电导率和表观垂直电导率相结合建立的电导率解译模型的拟合优度达到 0.89，在土壤盐渍化光谱建模中可快速提供电导率数据。全波段建模精度高于特征波段建模精度，偏最小二乘回归建模精度高于主成分回归建模精度，反射率一阶微分变换后建立的模型精度优于反射率倒数变换与反射率。研究区土壤电导率的预测模型选取经一阶微分变换后的全波段偏最小二乘回归建模方法为最佳模型，精度指标可达到 0.85，相对分析误差可达到2.56。 相似文献
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《土壤通报》2015,(4):843-850
为探索适合黄河三角洲滨海地区土壤盐分含量的快速准确估测方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用野外原位土壤高光谱数据与室内实测土样盐分数据相结合的分析方法,进行土壤盐分估测研究。通过对土壤盐分高光谱反射率、一阶微分反射率与盐分含量进行相关性分析,筛选出土壤盐分敏感波段;通过波段组合构建并筛选出土壤盐分敏感光谱参量;通过对敏感波段进行主成分回归建模、多元逐步线性回归建模和运用光谱参量建模,筛选出最佳的估测模型。结果显示:一阶微分可放大样品间的光谱特征差异,提高了相关性;波段组合可消除部分背景因素影响,与盐分的相关性明显提高;利用敏感光谱参量构建的估测模型优于直接用敏感波段构建的模型,土壤盐分最佳估测模型为y=0.623-2003920.934*X507*X772+0.259*(X512+X1093)-469.717*X772/X512,R2为0.591,验证R2为0.556,RPD为1.624,RMSE为0.116,拟合度较好,稳定性较高。该研究为滨海区土壤盐分含量的野外高光谱估测提供了新的方法,同时为土壤盐分含量的高光谱定量研究提供理论和技术参考。 相似文献
5.
滨海盐土盐分含量与其光谱特征的关系研究 总被引：6，自引：1，他引：5
以连云港典型滨海盐土盐分含量和室内高光谱反射率为研究对象,分析了盐土的光谱特征和盐分含量的分布特点,研究了土壤盐分含量与光谱反射率及其变换形式之间的相关性。运用多元逐步线性回归和曲线模拟构建土壤盐分含量的高光谱预测模型。结果表明,盐土在400～900nm范围内整体呈现先下降后缓慢上升的规律,在600～625nm范围内不同土样的反射率存在较大差异。土壤盐分含量与光谱反射率的一阶导数以及反射率倒数的一阶导数存在显著相关性,与615nm波段的反射率一阶导数相关性最大,相关系数达-0.739。运用S函数构建土壤盐分含量的预测模型精度最高,R2为0.555。该研究可为深入探讨典型滨海盐土盐分含量的快速检测提供一种新的途径和方法。 相似文献
6.
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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射率呈极显著负相关(P<0.01),相关系数为0.09<|r|<0.42;(2)通过显著性检验(P<0.01)的波段主要集中在590~687、758~892、1003~1092和1171~1297 nm 4个波段,反射率(1/R)′变换下相关性最高,相关系数|r|为0.50(P<0.01);(3)研究区的土壤有机质含量高光谱估算模型为Y=30428.37X677+12738.78X775+2894.02X865+11589.35X885+5.56,建模集和验证集的决定系数(R2)分别为0.83和0.82,均方根误差(RMSE)分别为4.01和2.64 g·kg-1,验证集统计量F=116.41(P<0.01),相对分析误差(RPD)=2.30,预测能力较好。 相似文献
8.
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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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
10.
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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地理加权回归模型结合高光谱反演盐生植物叶片盐离子含量 总被引：2，自引：0，他引：2
快速、无损地估算盐生植物叶片盐离子含量在植物生长监测、耐盐植物筛选和土壤盐渍化监测等方面有实用价值。该研究以新疆艾比湖保护区内盐生植物为研究对象,通过分析植物叶片盐离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+))含量与冠层高光谱数据的光谱变换和二维植被指数(比值型植被指数(ratiovegetationindex,RVI)、差值型植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化型植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI))的相关性选取特征波段,构建基于地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)的叶片盐离子含量估算模型,并与BP神经网络模型(back propagation neural network)进行对比,研究基于GWR模型估算干旱区盐生植物叶片盐离子的可行性。结果表明,选取特征波段集中表现在红及短波红外波段:K~+含量在反射率倒数的对数选取的红光区域内波段使用GWR估算效果最佳;Na~+的特征波段在光谱变换下集中于短波红外区域,二维植被指数集中在近红外、短波近红外及黄、橙、红区域,各种波段选取下GWR对Na~+的含量估算均有较好效果,但反射率对数的一阶估算效果最好;Ca~(2+)含量在反射率平方根的一阶微分下选取的短波红外波段通过GWR模型估算效果最好;Mg~(2+)含量在DVI选取的位于红光区域特征波段估算效果最佳,但使用GWR模型对Mg~(2+)的估算精度不及BP模型。分析基于GWR盐离子模型估算模型发现,含量较高的离子估算效果更好,K~+、Na~+的模型精度优于Ca~(2+)、Mg~(2+)。在使用GWR模型估算植物叶片盐离子含量时,特征波段均指向红及短波红外波段,符合植被光谱机理的响应。 相似文献
12.
盐荒地作为研究区的"临时盐库"，其土壤盐分远高于研究区平均水平，因此探究不同土地利用类型土壤盐分的光谱响应差异以及对盐分遥感模型的影响，是实现不同土地类型土壤盐分反演值更加接近真实值的重要途径。该研究以河套灌区永济灌域为例，针对耕地和盐荒地土壤分别进行原位高光谱测定（FieldSpec 4 Hi-Res，ASD），对光谱数据进行多种光谱变换（基础数学变换、导数变换及光谱指数）后，分别基于特征波长和特征光谱指数构建单一土地类型盐分反演模型（耕地（Agricultural Land，AL）、盐荒地（Salinized Wasteland，SW））和整体盐分反演模型（耕地+盐荒地（Agricultural Land + Salinized Wasteland，AL+SW）），对比分析2种建模方式下的模型精度，提出区域土壤盐分遥感反演的最佳建模方式。结果表明：AL、SW和AL+SW中土壤样本数据的平均含盐量分别为5.09、13.42和7.09 g/kg，且在各等级盐分区间内，SW的光谱反射率均大于AL，其中轻度盐化土、中度盐化土和重度盐化土的光谱反射率平均差值分别为0.040、0.020和0.034；光谱变换和光谱指数均能有效改善不同土地类型中土壤盐分与光谱的相关性。相比基础变换（倒数、对数、根式等），导数变换不仅增大了敏感波长的范围，还使得特定波长处相关系数得到显著提升。不同土地类型中基于特征光谱指数的模型精度均高于基于特征波长的模型；单一土地类型盐渍化反演模型明显提高了区域土壤盐分的反演精度，单一土地类型盐渍化反演模型中（AL、SW模型）各变换下光谱指数模型平均R2相比整体模型（AL+SW模型）由0.50提高到了0.61，其中基础变换、一阶导数和二阶导数模型平均R2相比整体模型分别提高了0.06、0.11和0.17，同时，基于最优光谱指数的单一土地类型盐渍化反演模型平均R2相比整体模型由0.74提高到了0.92。因此，当区域中存在盐分相差较大的多种土地利用类型时，对不同土地利用类型单独构建土壤盐分反演模型能确保反演结果更接近实际情况。 相似文献
13.
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
14.
砂姜黑土有机质含量高光谱估测模型构建 总被引：1，自引：1，他引：0
为快速估测砂姜黑土有机质含量,该研究以河南省商水县砂姜黑土为对象,采用光谱指数和遗传算法结合支持向量机构建砂姜黑土有机质估测模型。结果表明,以Savitzky-Golay(SG)平滑后的一阶导数光谱792和1 389 nm两波段组合构建的比值指数表现最好,建模集决定系数为0.81。利用独立的样本验证,预测决定系数和均方根误差分别为0.91和1.56 g/kg。而相同样本经遗传算法筛选敏感波段结合支持向量机回归构建的模型以SG平滑的一阶导数光谱表现最好,建模集和验证集决定系数分别为0.95和0.91,均方根误差分别为1.01和1.69 g/kg。基于遗传算法结合支持向量机回归和光谱指数2种方法构建的有机质含量估测模型均表现出较高的精度,前者稍优于后者,可用于对砂姜黑土有机质含量的有效估测。该研究成果可为砂姜黑土有机质含量的快速定量估算提供依据和参考。 相似文献
15.
基于光谱指数优选的土壤盐分定量光谱估测 总被引：4，自引：1，他引：3
[目的]探索基于光谱指数的盐渍土盐分估测的最佳技术路线,为研究区土壤盐分定量、快速遥感监测提供理论基础和技术参考。[方法]以山东省垦利县为研究区,野外采样,获取盐分及其主要离子(Cl-,Na+,Ca2+)含量及高光谱数据;然后采用2种思路:(1)先选取敏感波段,进而构建常见的5种光谱指数;(2)先任意两波段组合构建光谱指数,进而筛选敏感光谱指数。最后皆采用随机森林方法(random forest,RF)构建土壤盐分及其主要离子的光谱模型。[结果]基于筛选的敏感亮度指数(1 750,1 620nm)的RF模型精度最高,作为研究区土壤盐分的最佳估测模型,亮度指数作为最佳光谱指数;思路(2)明确的特征光谱范围涵盖思路(1)筛选的敏感波段,更有利于光谱特征分析;思路(2)建模的结果明显优于思路(1);确定最佳技术路线为:任意波段两两组合构建光谱指数后,利用相关分析筛选土壤盐分及其主要离子的敏感光谱指数,进而构建其RF模型。[结论]该技术路线适用于黄河三角洲地区土壤盐渍化信息的有效提取。 相似文献
16.
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