土壤性质指标光谱反演数据变换模型研究

本文采用土壤含铁量和有机质含量作为性质指标,对反射率作常规模型变换,变换后的数值与性质指标的相关系数最大值有一定提高。又进行反射率一阶微分乘以平方根一阶微分等几种创新模型变换,以及将变换效果较好的个别波段选出进行交叉组合模型变换,变换后的数值与性质指标的相关系数最大值又有一定提高。实验证明,反射率一阶微分乘以平方根一阶微分模型以及选出波段交叉组合变换模型可以有效提高反射率与土壤性质指标的相关性。     

耕层土壤有机质高光谱间接估测模型

针对光学遥感技术只能获取表层土壤光谱信息而无法直接估测耕层土壤有机质含量的问题,探索建立基于表层土壤高光谱信息的耕层土壤有机质间接估测模型。以山东省济南市章丘区采集的76个表层、耕层土壤样本数据为基础,首先分析原始光谱反射率的光谱特征;然后利用反射率的一阶微分、平方根的一阶微分和对数倒数的一阶微分等方法对原始光谱反射率进行变换,并根据极大相关性原则选取估测因子;最后根据表层土壤有机质含量与耕层有机质含量间的内在关系,建立耕层土壤有机质含量的间接估测模型。结果表明,以557、1 621、2 107和2 316 nm波段对数倒数的一阶微分变换值和864 nm波段反射率平方根倒数一阶微分的变换值为估测因子,使用二次函数关系模型对耕层土壤有机质含量间接估测的精度最高,其决定系数R~2为0.784,平均相对误差为10.7%。研究表明,利用表层土壤高光谱信息间接估测耕层有机质含量可行有效。     

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。     

盐渍化土壤光谱特征分析与建模

为建立土壤盐渍化遥感监测模型,选取宁夏回族自治区平罗县典型土壤盐渍化发生区域作为研究区,以野外原位光谱测量数据和实验室内测得的土壤含盐量与p H值数据为基础,进行高光谱数据处理,分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征;对实测土壤光谱反射率进行倒数、对数、均方根及其一阶微分等光谱变换,计算高光谱指数;与土壤样本含盐量进行相关性分析,筛选盐渍化土壤的光谱特征波段,利用多元线性回归分析建立土壤盐渍化监测模型。研究结果表明:以倒数一阶微分变换后的940 nm和1 094 nm波段作为特征波段构建的土壤盐渍化遥感监测模型最优。     

黄浦江水质指标与反射光谱特征的关系分析

利用地物光谱测量技术及同步配套的常规水质采样分析实验，对上海市黄浦江全河段水体进行调查研究。共选取31个典型站位进行了光谱测量和同步水质取样，每个测点分析了9个水质指标，包括TP，TN，CODMn，CODCr，NH3-N，BOD5，DO，悬浮物浓度和浊度。各水质参数之间存在较大的相关性，以总氮（TN）和悬浮物浓度两个水质指标为例，分析了这两个水质指标与单波段归一化反射率、反射率的一阶微分、不同波段之间反射率的比值以及反射率取对数等之间的相关关系，给出了以上两个水质指标的单波段归一化反射率、一阶微分反射率识别的特征波段，以及两个波段比值的最佳波段组合。建立了常规水质参数与水体光谱反射率之间的关系模型，为利用遥感技术监测水环境提供了基础。     

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。     

土壤有机质含量区间值高光谱估测

考虑影响因素的复杂性,提出土壤有机质含量区间值高光谱估测的思想。根据在陕西省横山县采集的84个土壤样本数据,采用14种光谱反射率变换方法及因子互乘变换筛选反演因子,采用模糊识别方法进行土壤有机质含量估测。结果表明,原始光谱反射率(R)及其平方(R2)、平方根(R1/2)、倒数(1/R)、自然对数(ln R)的一阶微分、二阶微分及其互乘变换与有机质含量的相关性明显增强,模型优化系数可调节类别判别的准确度,12个检验样本的准确度为91.67%。这表明提出的土壤有机质含量区间值高光谱估测模型是有效的。     

粒子群优化神经网络的土壤有机质高光谱估测

针对提高土壤有机质高光谱估测精度的问题,该文对山东省泰安市的92个棕壤样本进行光谱去噪,剔除异常样本处理后,对光谱反射率进行11种变换,发现一阶微分变换最佳;然后计算土壤有机质含量与变换后光谱反射率的相关系数,选取5个特征波段,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机、粒子群优化神经网络4种方法建立土壤有机质含量高光谱估测模型并进行精度比较。实验结果表明,多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和粒子群优化神经网络模型的决定系数R2分别为0.520 3、0.665 4、0.735 0和0.853 0,均方根误差分别为2.12、1.99、1.45和1.08。研究结果表明,粒子群优化神经网络的反演精度高、稳定性强,可有效提高土壤有机质的光谱估测能力。     

土壤有机质光谱特征研究

对在宜兴市和横山县采集的174个土样400nm～2500nm波段的光谱曲线进行了研究。为了有效去除背景噪声对目标光谱的影响，并将非线性关系线性化，首先对土壤光谱进行了14种变换，然后运用光谱微分技术、逐步回归分析等方法研究了土壤光谱反射特性与土壤有机质之间的关系。结果表明，反射率对数的一阶微分这一变换形式对土壤有机质含量最为敏感。建立了相应的回归预测模型，模型方程判定系数达到0．885，较好地利用土壤光谱反射特性预测了土壤有机质的含量。     

基于地面实测光谱的土壤有机质含量预测

以德兴铜矿尾矿坝附近的土壤为研究对象,在实验室内利用ASD便携式光谱仪对研究区内68组土壤样本进行了测定,并通过研究土壤反射光谱特征,选择了反射率的对数微分变换作为土壤有机质(soil organic matter,SOM)预测模型的因变量;通过对土壤有机质含量与土壤光谱特征的相关分析,将402 nm与2 312 nm波段反射率的对数微分变换结果参与模型建立;最终,从多元回归分析和模糊数学2个角度建立了有机质含量的预测模型。结果表明:基于模糊数学的研究方法优于多元线性回归方法,相关系数达到89.3%,平均相对误差较小。因此,地面实测光谱可以用于预测土壤的有机质含量。该方法具有周期短、成本低等特点。     

土壤有机质光谱特征研究(英文)

The study on soil spectral reflectance features is the physical basis for soil remote sensing. Soil organic matter content influences the soil spectral reflectance dramatically. This paper studied the spectral curves between 400 nm∼2500 nm of 174 soil samples which were collected in Hengshan county and Yixing county. Fourteen types of transformations were applied to the soil reflectance R to remove the noise and to linearize the correlation between reflectance (independent variable) and soil organic matter (SOM) content (dependent variable). Then, the methods such as derivative spectrum technology and stepwise regression analysis, were applied to study the relationship between these soil spectral features and soil organic matter content. It shows that order 1 derivative of the logarithm of reflectance (O1DLA) is the most sensitive to SOM among the various transform types of reflectance in consideration. The regression model whose coefficient of determination reaches 0.885 is built. It predicted the soil organic matter content with higher effect. Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 40271007).     

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%。     

The Effect of DEM Raster Resolution on First Order, Second Order and Compound Terrain Derivatives

It is well known that the grid cell size of a raster digital elevation model has significant effects on derived terrain variables such as slope, aspect, plan and profile curvature or the wetness index. In this paper the quality of DEMs derived from the interpolation of photogrammetrically derived elevation points in Alberta, Canada, is tested. DEMs with grid cell sizes ranging from 100 to 5 m were interpolated from 100 m regularly spaced elevation points and numerous surface‐specific point elevations using the ANUDEM interpolation method. In order to identify the grid resolution that matches the information content of the source data, three approaches were applied: density analysis of point elevations, an analysis of cumulative frequency distributions using the Kolmogorov‐Smirnov test and the root mean square slope measure. Results reveal that the optimum grid cell size is between 5 and 20 m, depending on terrain com‐plexity and terrain derivative. Terrain variables based on 100 m regularly sampled elevation points are compared to an independent high‐resolution DEM used as a benchmark. Subsequent correlation analysis reveals that only elevation and local slope have a strong positive relationship while all other terrain derivatives are not represented realistically when derived from a coarse DEM. Calculations of root mean square errors and relative root mean square errors further quantify the quality of terrain derivatives.     

顾及多径环境差异和粗差的GNSS-MR土壤湿度反演

针对基于单系统单卫星GNSS-MR（GNSS Multipath Reflectometry）土壤湿度反演的可靠性不高、实际可操作性不强和最小二乘估计不具鲁棒性的缺点,为获取更优的延迟相位估值,并改善GNSS-MR土壤湿度反演的可靠性和实际可操作性,同时简化繁杂的选星过程,提出了一种基于抗差估计的多系统多卫星组合GNSS-MR土壤湿度反演算法。该算法首先顾及多径环境的差异性、多径误差的周期特性等进行信噪比SNR（Signal to Noise Ratio）观测值的筛选,然后采用基于IGGIII（Weight Function III Developed by Institute of Geodesy and Geophysics）权函数的抗差估计解求延迟相位,进而获得表征土壤湿度变化趋势的延迟相位组合。实验结果表明,相较于未采用抗差估计的多系统多卫星组合（方案1）和单卫星组合（方案3）,得益于抗差估计良好的鲁棒性,基于抗差估计的多系统多卫星组合（方案2）和单卫星组合（方案4）获得了较高的建模精度,所得延迟相位与实测土壤湿度间的相关系数分别为0.97和0.95、土壤湿度拟合残差的均方根误差分别为0.010和0.012;同时,方案2和方案4还取得了较高的土壤湿度预报精度,土壤湿度预测值与土壤湿度实测值间的相关系数分别为0.92和0.91、土壤湿度预报残差的均方根误差分别为0.016和0.023;此外,相比于方案4,方案2在采用抗差估计解求延迟相位的基础上,采用多系统多卫星组合进一步提升了延迟相位的估值精度,从而不仅避免了复杂的选星过程,而且还获得了更好的建模效果和更高的土壤湿度预报精度。     

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GPS-IR的归一化植被指数反演

针对利用GPS接收机在接收L 波段信号时对周围植被水分含量较为敏感的特性,使用GPS反射信号的变化,进行测站归一化植被指数(NDVI)反演. 利用2个GPS参考站近5年的连续观测数据计算的归一化微波反射指数(NMRI),构建了反演NDVI的一元线性模型. NMRI整体变化趋势与同时间段内中分辨率成像光谱仪(MODIS) NDVI趋势表现一致,其反演结果相关系数R分别为0.626 53、0.625 73,均方根误差(RMSE)分别为0.051 29和0.055 08,进而使用BP神经网络模型反演相关系数分别提高了2%、6%. 表明GPS干涉反射测量(GPS-IR)反演区域NDVI结果具有较高可靠性. 该研究为获取精确位置、实时连续、高分辨率的 NDVI 提供了一定的理论支撑.      

A numerical technique for delineation of soil mapping units using multi-spectral remote sensing data

A numerical technique for transformation of ground based sail spectral information into soil mapping — unit information, in terms of the total information content index has been proposed. The study carried out on 14 surface soil samples. widely differing in their physical appearance of colour and collected from different parts of India, revealed that total information content index could distinctly discriminate between the contrasting soil physiographic units with black cotton, red and sandy soil types. A comparison of the proposed index with the conventionally used two or three waveband specific indices (e.g. NIR/Red and NIR-Red/Red-Green) showed that the proposed index was more characteristic of the various soil types studied. Further, unlike the conventional 2-D indices, the proposed, numerical technique lead to the complete compression of the information contained in the entire reflectance spectrum (irrespective of the number of wavebands) to a single characteristic value in 1-D Space and a simplified 1-D clustering analysis.     

不同季相针叶树种高光谱数据识别分析

利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别美国加州的６种主要针叶树种。树冠阴面和阳面的高光谱数据分别在１９９６年夏、秋测得。首先对原始光谱数据作简单处理,然后进行６种数据变换：对数变换、一阶微分变换、对数变换后一阶微分变换、归一化变换、归一化变换后一阶微分变换及归一化后对数变换。采用相邻窄波段逐步加宽的办法,测试不同波段宽度对树种识别精度的影响。所有的变换方法及波段宽度试验最后均由神经元网络算法产生的树种分类精度来评价。试验结果表明对数变换后一阶微分和归一化变换后一阶微分能够获得高于９４％的平均精度;归一化变换和微分处理能够限制阴影的影响;２０ｎｍ的波段宽度用于识别此６种针叶树种是较为理想的。我们发现太阳高度角变化对树种识别影响不大。     

叶片化学组分成像光谱遥感探测机理分析

利用地面光谱仪的测量数据 ,进行了成像光谱遥感探测叶片化学组分的机理性研究。采用多元逐步回归方法 ,分析了鲜叶片 7种化学组分含量与其光谱特性的统计关系 ,分别建立了反射率 ρ及其变化式 1/ρ、logρ和ρ的一阶导数Kρ 与化学组分含量的统计方程 ,并对这 4个指标的性能进行了比较和评价。结果表明 ,在 95 %的置信水平下 ,可以由叶片的精细光谱特征较好地反映出化学组分含量 ;特别是利用Kρ 作为因子 ,使置信水平提高到 99% ,尤以对粗蛋白质、N、K含量反映最好 ,R2 均达到 0 8以上 ,粗蛋白质可达 0 95 6 4,从而为进一步探讨在中国利用成像光谱遥感探测叶片化学组分奠定了基础