基于高光譜遙感的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測建模研究.pdf

1、隨著高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，近年來，利用光譜技術(shù)獲取土壤養(yǎng)分信息已獲得越來越廣泛的關(guān)注，土壤有機(jī)質(zhì)作為土壤的重要組成部分，無論在土壤肥力、環(huán)境保護(hù)還是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等方面都發(fā)揮著重要的作用和意義。利用高光譜遙感技術(shù)估測土壤有機(jī)質(zhì)含量是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展的迫切需要，也是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然要求。
　　 本研究對來自全國14個(gè)省份16種土類共1581個(gè)土壤樣品進(jìn)行光譜測量和理化分析，做出在350-2500nm的光譜反射率、一階微分曲線和連續(xù)

2、統(tǒng)曲線，并對土壤有機(jī)質(zhì)含量和光譜反射率及其一階微分曲線進(jìn)行相關(guān)性分析。研究發(fā)現(xiàn)，不同有機(jī)質(zhì)等級下，隨著有機(jī)質(zhì)含量的降低，土壤反射率的一階微分曲線圖和連續(xù)統(tǒng)曲線的波峰波谷更為明顯，表現(xiàn)為在特殊波段的特征更突出。有機(jī)質(zhì)含量較低時(shí)，土壤的反射光譜受到如氧化鐵等其他因素的影響更為明顯。全譜范圍內(nèi)不同類型的土壤在土壤反射率一階微分曲線圖和連續(xù)統(tǒng)曲線圖中顯示出較大的差異，其中，黑土、紅壤、紫色土和潮土這幾類由于有機(jī)質(zhì)含量的較大差異而表現(xiàn)出的特征最為

3、明顯。600-800nm波段可以作為研究區(qū)域內(nèi)不同類型土壤共同的有機(jī)質(zhì)光譜響應(yīng)波段。
　　 可見/近紅外高光譜技術(shù)與建模方法是當(dāng)前土壤近地傳感器研究領(lǐng)域的重要方向，可應(yīng)于土壤養(yǎng)分信息的快速獲取和農(nóng)田作物的精確施肥管理等方面。本研究以浙江省水稻土為研究對象，利用以非線性模型為核心的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法分別建立了不同建模集和驗(yàn)證集的原始光譜與有機(jī)質(zhì)含量的估測模型。結(jié)果表

4、明：研究所選用的三種樣本模式劃分，即1:1、3:1和全部樣本建模并全部驗(yàn)證對建模的結(jié)果有一定的影響。此外，相較于目前被普遍運(yùn)用的偏最小二乘回歸(PLSR)建模方法而言，非線性模型RF、SVM也能取得較好的建模精度，三種模式下其RDP值均大于1.4。特別是采用SVM建模方法所得模型具有很好的預(yù)測能力，模式二下其R2高達(dá)0.927，RDP值也達(dá)到2.16。同時(shí)對單一PLSR引入ANN方法改進(jìn)建立的PLSR-ANN方法能顯著提高PLSR的模型

5、預(yù)測能力，其RDF達(dá)到2.36，預(yù)測效果甚至好于非線性的SVM方法。
　　 再通過分析湖南、浙江、福建三省不同氧化鐵和有機(jī)質(zhì)含量共253個(gè)土樣的高光譜數(shù)據(jù)，研究了氧化鐵對有機(jī)質(zhì)高光譜特征及定量反演的影響。結(jié)果表明，氧化鐵的高光譜特征波段為600-1400nm；并且，氧化鐵含量大于30g/kg時(shí)，氧化鐵會掩蓋有機(jī)質(zhì)的高光譜信息，含量在20-30g/kg時(shí)，對有機(jī)質(zhì)可見光波段的高光譜信息有影響，而對近紅外波段的影響不大，含量小于20

6、g/kg時(shí)對有機(jī)質(zhì)的高光譜信息沒有影響；同時(shí)，氧化鐵與有機(jī)質(zhì)的含量比值大于2.21時(shí)，氧化鐵會完全掩蓋有機(jī)質(zhì)的高光譜信息，比值為1.05-2時(shí)，對有機(jī)質(zhì)400-1300nm波段的高光譜信息有影響，對1300-2400nm波段的影響不大，而比值小于0.726時(shí)對有機(jī)質(zhì)的高光譜信息沒有影響；此外，氧化鐵對有機(jī)質(zhì)的高光譜定量反演也有影響，隨氧化鐵含量的增加或氧化鐵與有機(jī)質(zhì)含量比值的增大，模型的穩(wěn)定性與預(yù)測能力有所下降，但氧化鐵含量小于20g/