不同尺度反演土壤重金属铜含量研究

采用实测土壤高光谱遥感数据和多光谱遥感影像数据采用单元回归分析法对土壤重金属铜含量建立反演预测模型。利用单元回归分析法分别建立模型,得出高光谱的最佳预测波段是R_(942),模型决定系数R2=0.634,多光谱最佳预测波段为B2,模型决定系数R2=0.625。通过显著性检验,均达到显著水平。结果表明多光谱遥感影像数据在本研究区内具有预测重金属铜含量的能力。     

不同类型土壤Cu含量高光谱联合反演建模

为探明不同类型土壤重金属Cu的敏感波段及构建普适性高光谱定量反演模型,该文以湖南省红壤、水稻土和潮土3种主要类型土壤为研究对象,在光谱预处理及组合变换基础上,采用相关性分析和逐步回归筛选重金属Cu敏感波段,并分别构建一元回归和逐步回归联合反演模型。结果表明,相较于原始光谱,组合变换光谱与土壤重金属相关性明显提高;通过逐步回归筛选重金属Cu的敏感波段位于400～850 nm和1 800～2 200 nm区域;相较于一元线性回归,逐步回归模型预测精度显著提升,应用对倒一阶微分光谱中400、590、620、670、790、850、1 790、2 270 nm波段反射率构建逐步回归模型反演精度达到最优,满足重金属Cu含量监测精度需求,同时为发展基于高光谱影像大面积反演不同土壤类型重金属Cu含量提供理论支撑。     

特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演

为探讨应用高光谱数据反演耕地土壤重金属汞(Hg)含量,对原始光谱进行10 nm重采样和SG平滑处理,用不同光谱变换数据与土壤重金属Hg含量进行相关性分析,采用IRIV、Random Frog和PCC提取光谱特征波段,分别建立SVM与GWO-SVM土壤Hg含量高光谱反演模型,获取Hg含量最优反演路径.研究表明,一阶微分变...     

土壤Cu含量高光谱反演的BP神经网络模型

以高光谱数据为基础,针对传统土壤重金属反演模型拟合度低、预测效果差的缺点,提取光谱预处理后的特征波段数据进行相关性分析,选取860nm一阶微分光谱反射率建立基于Matlab的重金属Cu含量BP神经网络预测模型,模型的拟合优度为0.721,预测精度达82.3%,高于传统单元线性回归模型0.414的拟合优度与76.1%的预测精度。研究表明,BP神经网络模型具有良好的拟合优度与预测能力,能更有效预测土壤中重金属Cu的含量。     

模拟多光谱的土壤重金属含量反演研究初探

根据多光谱传感器的光谱响应函数,采用实测ISI921VF反射光谱数据模拟Landsat卫星ETM+传感器多光谱数据,在模拟光谱的基础上,通过光谱特征提取、构建土壤指数对土壤重金属Cu,Pb,As进行预测分析。研究显示,Cu,Pb与模拟ETM+光谱的B2,B3波段显著相关,As与DSI,RSI,NDSI相关系数在0.6以上,基于模拟多光谱建立的Cu,As模型精度较高,平均相对误差分别为7.9%,2.7%,表明模拟的Landsat卫星ETM+传感器多光谱具有预测耕地土壤重金属的潜力,为实现大范围监测土壤重金属污染提供新思路。     

基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演

基于地貌类型分析土壤有机质含量与多光谱遥感影像光谱波段之间相关关系,构建不同地貌类型区有机质含量反演模型。结果表明,各波段光谱反射率与土壤有机质含量均呈负相关关系。利用SPSS软件对所有波段进行剔除变量(remove)线性回归分析,当全部波段参与构建反演模型时,一次反演模型拟合效果较好。分地貌类型区构建土壤有机质反演模型精度高于整个区域反演模型精度,与实际值对比,当允许误差为7%时,土壤有机质含量识别度为91.65%。基于地貌类型构建土壤有机质含量反演模型提取研究区土壤有机质含量切实可行,且精度较高。     

一种基于多元统计分析的土壤含水量高光谱反演模型

为建立方便、快速、大尺度区域土壤含水量估测模型,对陕西省横山县实验区83个土壤样本光谱数据进行研究。对光谱数据进行一阶微分变换处理,提高土壤含水量与变换后光谱数据的相关性,根据相关系数的大小,选取1 412,1 549,1 586,1 842,1 976和2 032 nm五个波段的反射率作为最佳建模反演因子,运用多元统计的原理建立土壤含水量反演模型。实验结果表明,利用因子R1 412,R1 549和R1 842组合建立起的预测方程效果最好,预测方程的相关系数为0.960 1,RMSE(中误差)为1.934 2。这表明建立的土壤含水量反演模型是可行的,模型具有较高的精度。     

应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究

土壤水分是土壤的重要组成部分，它在陆地表层和大气之间的物质和能量交换方面扮演着重要角色，寻求快速而准确的方法估算土壤水分具有重要意义。通常，从可见光一近红外对土壤表层水分的估计多是建立在土壤水分与反射率的关系之上的。而在土壤水分含量不高时，土壤水分的增加使土壤光谱反射率在整个波长范围内降低，尤其在760nm，970nm，1190nm，1450nm，1940nm和2950nm等水分吸收波段，而在土壤水分含量较高时，土壤水分的增加会使土壤光谱反射率在某些光谱波段升高。而土壤水分的估计往往是基于土壤水分与土壤水分吸收波段的吸收强度之间的线性关系上，虽然这些经验的方法对于估算某些土壤的表层水分含量是有效的，但这些关系应用于其它条件(如不同种类土壤、土壤湿度变化范围很大的情况)时却面临很多困难，这与土壤的光谱反射率是由土壤的组成成分(土壤水分、有机质、氧化铁和粘土矿物等)的含量和它们在土壤中的分布密切相关。微分技术处理“连续”的光谱是遥感中常用的数学方法，微分技术能部分消除低频光谱成分的影响。现在微分光谱已广泛地应用于研究植被的生物物理参数、矿物和有机质等。然而利用微分光谱对土壤水分反演的研究却鲜见报道。本文通过对实验室中多种不同类型的土壤进行光谱与土壤表层水分含量进行观测，探讨了通过土壤反射率与微分光谱对土壤表层水分的反演方法。4种类型的土壤光谱数据(反射率(R)，反射率倒数的对数(log(1／R))，反射率的一阶微分光谱(dR／dλ)，反射率倒数的对数的一阶微分光谱(d(log(1／R))／dλ))与土壤表层水分之间的关系在本文中得到分析，R与log(1／R)对于不同土壤类型与土壤表层水分都很敏感，说明通过R与log(1／R)反演土壤表层水分受土壤类型的影响很大，而dR／dλ，d(log(1／R))／dλ)对土壤类型却不敏感，对土壤表层水分较为敏感，说明dR／dλ和d(log(1／R))／dλ)对于反演不同类型土壤具有很大的潜力，微分光谱与土壤水分在某些波段具有显著的相关性。通过随机对9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据建立反演土壤水分的模型，并其他9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据进行验证模型，结果表明，dR／dλ和d(log(1／R))／dλ)能够显著提高R与log(1／R)对于不同土壤类型土壤表层水分的反演精度，由于吸收过程是非线性的，在四种类型的土壤光谱数据中，总体来说，d(log(1／R))／dλ)具有最好的能力预测不同类型土壤的表层水分含量。     

基于反射光谱预测土壤重金属元素含量的研究

本文利用实验室实测的土壤反射光谱以及铅、镉、汞等重金属元素数据,进行土壤重金属元素含量快速预测的可行性研究。本文利用偏最小二乘回归方法,研究了反射率(R)、一阶微分(FDR)、反射率倒数的对数(lg(1/R))和波段深度(BD)等对预测精度的影响,对这几种光谱指标预测土壤重金属含量的能力进行了分析和评价,同时分析了多光谱数据估算土壤重金属元素含量的可行性。结果表明,反射率倒数的对数lg(1/R)是估算土壤重金属元素含量最好的光谱指标,尤其是Cd和Pb,检验精度R超过0.82。有机质、铁锰氧化物和黏土矿物对土壤重金属元素的吸附是可见光—近红外—短波红外光谱估算其含量的机理。多光谱数据同样具有估算土壤重金属元素含量的能力,但实际数据则要考虑多种因素的影响。     

郑州邙山枣树沟黄土剖面常量元素含量的高光谱反演

黄土自身的发生和发展过程记录了丰富的历史信息,其常量元素指标能够准确地反映出气候环境的演变。高光谱遥感技术具有波段多且连续、高分辨率的优点,可用于探测土壤属性信息的细微差异,为快速有效地获取黄土基础信息提供了技术支持。本研究以郑州邙山枣树沟村黄土剖面为研究对象,结合高光谱技术,通过对平滑处理后的原始光谱、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、去包络线(CR)和倒数对数(Log (1/R))与黄土剖面常量元素数开展相关性分析,选出相关系数R较大的波段作为特征波段建立基于PLSR(偏最小二乘回归)的模型进行分析。研究发现:Ga,Fe,Mg元素在郑州黄土剖面中变化指示了研究区全新世中期约5 400 aBP至今经历了冷干-暖湿-冷干的的气候旋回;黄土不同地层单元的反射光谱特征虽在整体上曲线趋势相似,但其光谱反射率表现为黄土层L_(0-2)黄土层L_(0-1)过渡层L_t古土壤层S_(0-1)表土层T_S的规律;基于偏最小二乘法的邙山黄土剖面常量元素反演模型中,Fe_2O_3,Ca O以及Ca O/Mg O的最佳反演模型为以FD光谱变换为自变量的PLSR模型,MgO的最佳反演模型为以CR光谱变换为自变量的PLSR模型;Fe_2O_3,CaO和CaO/MgO的最佳反演模型能够较好地区分不同的气候区和所在区域古气候的旋回变化,MgO能较好指示所在区域的古气候演化规律,有一定的指示参考价值。     

光谱解混下耕地土壤铬含量GMDH模型反演

针对遥感影像反射率与重金属元素间的光谱响应弱,土壤重金属经典反演模型精度较低等问题,本文以Sentinel-2号遥感影像为数据源,利用像元二分模型进行影像光谱解混,筛选出相关性较高的特征光谱作为光谱参量,构建基于像元线性解混和不同光谱变换下土壤反射率与重金属Cr含量的PLS模型和GMDH模型。研究结果表明,解混后的光谱与重金属Cr含量间的显著相关波段数增多,相关性增强。基于解混后的土壤光谱与重金属Cr含量构建的GMDH模型,其模型稳定性较好,预测能力更强,精度更好。该方法拓展了传统的利用遥感影像进行反演的思路,可为大范围监测土壤重金属的污染状况提供有益参考。     

南方丘陵稻田土碱解氮高光谱特征及反演模型研究

以兴国县稻田土高光谱反射率为研究对象,分析南方丘陵稻田土碱解氮的光谱响应波段,运用光谱分析方法提取光谱指数,建立基于反射光谱特征的南方丘陵稻田土碱解氮高光谱反演模型。经分析可知,不同碱解氮含量的南方丘陵稻田土光谱曲线在波长小于700 nm波谱范围内呈现随着碱解氮含量的增高,光谱反射率降低,吸收深度越大的趋势;通过分析南方丘陵稻田土碱解氮含量与光谱反射率16种数学变换的相关系数,提取敏感波段为694 nm,2 058 nm和2 189 nm。基于南方丘陵稻田土光谱反射率的碱解氮含量高光谱反演模型稳定性较强(R2=0.56),具有一定的预测能力,能用于南方丘陵稻田土碱解氮含量速测。     

基于PLSR的陕北土壤盐分高光谱反演

选取陕北盐渍土为研究对象,通过采集高光谱数据及土壤样品测定,研究土壤盐分含量与反射率之间相关性,遴选盐分特征波段,利用常规回归分析及偏最小二乘回归分析建立土壤盐分的定量反演模型,并利用检验样点进行对比分析和精度检验。研究结果表明,482 nm,1 365 nm,1 384 nm,2 202 nm及2 353 nm为土壤盐分含量的特征波段,利用高光谱数据进行盐分定量反演具有良好的精度;精度检验结果表明,通过Matlab进行偏最小二乘回归计算的反演模型,实测值与预测值相关性更好,精度较高。     

结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演

重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节。高光谱遥感技术的发展使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能。针对野外光谱受环境因素（土壤粒径、含水量等）的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,提出结合野外光谱与实验室光谱构建土壤铅(Pb)反演机理模型的方法,首先,采用直接矫正（direct standardization,DS）算法对野外光谱进行环境因素校正;其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性;最后,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性。利用中国河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模,反演精度R2仅为0.220 0,而所提方法的反演精度R2可达0.914 6, 模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上,综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量的反演精度。     

基于小波变换的土壤重金属铬含量定量反演

耕地污染日益严重,耕地土壤的重金属高光谱信息属于非线性的微弱信号。小波变换作为常用的非线性微弱信号处理手段,在保留更多微弱信号的基础上可以更好的提取出土壤重金属的微弱光谱信息。文中研究在Db4小波对土壤原始光谱进行分解与重构的基础上提取特征波段,利用特征波段与重金属含量的相关性建立偏最小二乘模型反演土壤重金属铬含量。研究表明,利用Db4小波函数对原始光谱进行分解和重构可以有效提取土壤重金属铬的特征光谱信息;利用小波分解与重构所提取的特征光谱信息与重金属铬含量之间的相关性所建立的PLS模型的决定系数明显高于基于传统一阶微分处理土壤光谱所建立的PLS模型的决定系数。     

利用包络线消除法反演黄绵土水分含量

采集2014年陕西省乾县黄绵土土壤样本129个,风干过程中进行光谱反射率及水分含量测定,采用包络线消除法提取水分吸收特征参数,进行黄绵土水分含量反演。在对土壤水分含量和光谱吸收特征参数进行相关分析的基础上,运用一元线性回归、对数、指数、幂函数分析法,建立了土壤水分含量定量反演模型。结果表明,相关性较好的为最大吸收深度（D）、吸收总面积（A）、吸收峰右面积（R_A）和吸收峰左面积（L_A）,1 900 nm的光谱吸收特征参数相关性优于1 400 nm。以D_{1 900}、R_{A1 900}为自变量建立的一元线性模型和A_{1 900}、A_{1 400}为自变量建立的对数模型是最佳预测模型,其建模和验证模型的决定系数R2分别大于0.92和0.95,相对分析误差值大于4,预测均方根误差小于1.5%。     

像元二分模型的土壤重金属Cr的遥感反演

针对遥感影像上土壤重金属光谱敏感性不显著、土壤重金属含量定量反演拟合模型精度低的缺陷,该文采用像元二分模型线性解混提取土壤反射光谱,运用倒数对数变换后的土壤反射光谱为光谱参量建立土壤重金属Cr含量的三次多项式估算模型,反演耕地土壤中Cr的含量。结果表明,经过像元二分模型处理后的土壤反射率与重金属Cr的敏感性从不显著提升为显著相关,反演模型拟合优度显著提高。可见,基于像元二分模型得到土壤反射光谱,提升了其与重金属(Cr)之间的敏感性,提高了土壤重金属含量估测模型精度。     

土壤钾含量高光谱定量反演研究

为了更快捷准确地进行土壤钾(K)含量的预测,基于土壤高光谱数据和化学元素分析数据,研究土壤光谱与土壤钾含量之间的定量关系.在对土壤原始光谱进行处理分析基础上,提取反射率(R)、反射率倒数的对数(log(1/R))、反射率一阶微分(R')和波段深度(BD)4种光谱指标,运用偏最小二乘回归方法建立相应的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,波段深度是估算土壤钾含量最好的光谱指标,其建模精度超过0.85,均方根误差不超过0.1;全波段高光谱分辨率反射光谱具有快速有效估算土壤钾含量的潜力.     

柑橘植株冠层氮素和光合色素含量近地遥感估测

柑橘植株营养状况的遥感监测是实现果树轻简高效管理和优质丰产的重要手段,但迄今有关基于低空遥感信息的果树营养诊断研究鲜见报道。本文采用具有490 nm、550 nm、570 nm、671 nm、680 nm、700 nm、720 nm、800 nm、840 nm、900 nm、950 nm等11个波段光谱的八旋翼飞行器(UAV)载多光谱遥感系统,获取距地面100 m高度的哈姆林甜橙植株春季冠层近地遥感信息,对比分析基于多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)两种预处理光谱和原始光谱(OS)的偏最小二乘(PLS)、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)等4种模型对冠层叶片氮素、叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量预测精度的影响。结果显示,距地面100 m高度的多光谱信息,通过SNV光谱预处理和MLR建模对冠层叶片氮素、叶绿素a和叶绿素b含量的预测效果均较好,预测集相关系数(Rp)值分别达0.8036、0.8065和0.8107,预测均方根误差(RMSEP)值分别为0.1363、0.0427和0.0243;而在SNV光谱预处理基础上的LS-SVM建模对冠层类胡萝卜素含量预测效果更优,Rp值达到了0.8535,RMSEP值为0.0117。表明利用机载多光谱图像信息可实现对柑橘植株冠层全氮及叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量的较好估算,为大规模柑橘园植株冠层营养状况的精准和高效监测提供了一条新途径。     

光谱波段宽度对森林叶片叶绿素含量反演的影响分析

随着传感器技术的发展,高光谱数据光谱的波段宽度逐渐变窄,如何从海量的光谱数据中找到最优的光谱波段反演叶绿素含量,成为研究的难点问题。本文在测量华中农业大学狮子山6种主要树种的光谱数据和叶绿素含量的基础上,利用叶绿素指数(CI)和回归方法反演叶绿素含量,并分析了波段宽度对反演叶绿素含量结果的影响,结果发现波段宽度会影响到叶绿素反演的精度,当波段宽度为30nm时,叶绿素含量与"红边"区域(700nm-730nm)和近红外区域(770nm-800nm)叶绿素指标(CI)间的线性关系较好,决定系数可达到77.62%,均方根误差为10.6ug/cm2。