基于半监督模糊识别的土壤含水量高光谱估测模型研究

快速估测土壤含水量对发展精准农业具有重要意义。为提高土壤含水量光谱估测精度,该文基于山东省泰安市周边的94个棕壤样本光谱与含水量实测数据,首先对原始光谱进行对数倒数一阶微分变换,利用最大相关性原则选择特征因子,然后利用半监督模糊识别模型建立土壤含水量光谱估测模型。实验结果表明:以波段655 nm、1 235 nm、1 497 nm、1 677 nm、2 059 nm的对数倒数的一阶微分变换数据作为特征因子,所建土壤含水量光谱估测模型的精度较高,其中18个检验样本的平均相对误差为4.406%,模型的决定系数R~2=0.977;半监督模糊识别模型充分利用了训练样本的确定性及不确定性信息,可有效用于土壤含水量估测。     

克里雅河流域土壤盐分光谱定量分析

本文对克里雅河流域进行野外调查、采集土壤样品及其光谱反射特性的测量,通过比较不同光谱预处理的方法建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,并利用决定系数(R2)、均方根误差(RMSEP)、残留预测偏差(RPD)对模型的稳定性和预测能力进行检验。结果表明:反射率一阶微分是预测土壤样本盐分含量的最佳光谱指标。PLSR模型在建立土壤光谱与盐分含量关系时较为适用,R2、RMSE和RPD分别为0.77、0.25和1.88。利用反射光谱估算土壤中盐分含量,通过各种光谱预处理方法可以提高估算精度,可以为该区土壤盐渍化评价和生态环境调查提供依据。     

海岸带浅海水深高光谱遥感反演方法研究

近红外波段(760~900 nm)反射率对水深最为敏感,通过波段比值方法可以提高与水深的相关性,而711nm处反射率一阶微分值与水深的相关系数高达-0.87。对于近岸混浊度高的样本,单波段和比值模型反演效果不好,平均相对误差均高于30%;而光谱微分模型的精度较好,平均相对误差为17%。研究结果证明:水体反射率的一阶微分可以有效地削弱水质变化给水深反演带来的误差。     

受扰土壤全量氮磷钾的光谱反演

选取无人为干扰区、人为干扰区共55个土壤样品测定全氮磷钾含量,结合实测光谱的微分变换建立预测模型,并筛选出不同人为干扰下最优模型。结果表明:人类活动造成土壤全氮磷钾含量降低,数据集中程度和分布状态均发生变化。无人为干扰区以二阶微分建立的全氮、全钾含量预测模型和全磷以对数的倒数一阶微分建立的模型建模集r^2均超过0.9,检验集相对分析误差(RPD)均大于2.0,预测效果最佳。人为干扰区以倒数一阶微分建立的全氮、全磷含量预测模型不仅RPD>2.0,而且r^2> 0.92,也达到极好水平。入选RPD> 2预测模型的敏感波段中,无人为干扰区均位于可见光近红外波段,而人为干扰区则在近红外波段。这为今后提高全氮磷钾含量预测精度提供了新视角。     

高光谱遥感土壤有机质信息提取研究

土壤反射光谱特征分析是反演土壤信息参量的基础资料。本文阐述了使用航空成像光谱仪OMIS- Ⅰ数据并 结合ASD FieldSpec FR(350~2500nm)便携式光谱仪获取野外光谱数据, 对山东省烟台市招远东良乡原状农用土有 机质含量进行反演, 从而实现有机质填图。通过对土壤原反射率对数一阶微分变换并确定其与SOM的相关性, 最 终建立相应的多元线性回归方程。分析认为土壤有机质的测定选用762nm、874nm 及1667nm 波段在本次研究中效 果最佳。该模型也可作为土壤有机质估测和评价的参考。     

水分胁迫条件下棉花生理变化及其高光谱响应分析

利用ASD地物光谱仪,测定水分胁迫条件下棉花不同生育时期内叶片的光谱反射率,应用微分技术处理棉花的反射光谱,并结合棉花叶面积指数(LAI)、叶绿素(a b)含量(Chlt)、叶片全氮(TN)含量等生物参数进行分析,研究棉花水分胁迫情况下的高光谱特征,结果表明,一阶微分光谱720nm波段的数值与LAI的正相关(R=0．7656);750nm处一阶微分值与叶绿素含量呈显著正相关关系(R=0．7774);微分光谱690nm～740nm数值积分面积与TN含量呈正相关(R=0．7669),采用比值反射率对反射光谱1300nm～1500nm波段范围内最小值与棉花叶片的含水量作相关分析,达到极显著水平(R^2=0．8298),验证了一阶微分光谱数据与棉花的生理参数有很好的相关性,可见光和近红外波段光谱反射率能够反映出棉花生长发育的动态特征;证明了棉花的花铃期是高光谱遥感对棉花长势和生理参数定量诊断的最佳时期。本研究通过建立一系列线性光谱模型对棉花生理参数进行估测,为基于高光谱数据的棉花生长模型和棉花长势的遥感监测提供了理论依据。     

基于HJ-1A高光谱影像的盐渍化土壤信息提取——以渭干河-库车河绿洲为例

以环境小卫星高光谱影像为主要数据源,在野外实测样本的支持下进行光谱反射率及其变换形式与土壤含盐量的相关性分析,筛选盐渍化土壤响应敏感波段,利用曲线回归分析方法,建立基于高光谱影像的新疆渭干河-库车河绿洲土壤含盐量定量反演模型.结果表明:研究区土壤含盐量的影像响应波段基本位于近红外波段,其中以780～924 nm波长范围最佳,相关系数R≈0.8;反射率对数的倒数一阶微分土壤含盐量预测模型精度最高,回归方程为Y=-4.152-27.735X+769.813X2,模型及其检验的决定系数都在0.88以上,均方根误差约为3.该模型的建立可为区域盐渍化土壤信息的提取及监测提供参考.     

植被高光谱特征分析及其病害信息提取研究

高光谱(hyperspectral)遥感是20世纪末地球观测系统中最重要的技术突破之一。根据植被高光谱数据的植被冠层光谱反射特征和诊断性光谱吸收特征,利用光谱连续统去除法,探讨光谱一阶微分反射比(FDR)和从连续统去除的光谱吸收特征中获得的波段深度(BD)、连续统去除后微分反射比(CRDR)、波段深度比(BDR)和归一化波段深度指数(NBDI)等光谱特征参量。结合多时相的条锈病小麦PHI航空高光谱影像,分析条锈病对小麦光谱的影响及其光谱特征,并运用光谱特征参量和波谱角制图(SAM)技术监测和识别小麦条锈病。     

黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射）影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression, MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明：① 海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量升高;② 与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比,随机森林算法建立的SOM和STN预测模型,有着更高的精度和稳定性;③ 运用RF算法建立的SOM反演模型的R²为0.96,均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R²为0.95,均方根误差为0.27 g/kg; ④ 不同示范区统一建立SOM和STN预测模型,有助于提高预测精度,实现跨区域建模与制图。     

新疆南部土壤有机质含量的高光谱特征分析

土壤有机质含量是衡量土壤肥力的一个主要指标,也是影响土壤光谱特性的一个重要因素,本研究以南疆地区的草甸土、灌淤土、盐土、水稻土、4种主要土壤类型为研究对象,通过野外调查取样和室内理化分析与光谱测试,研究了土壤有机质含量与土壤光谱特征的关系,结果表明土壤去有机质后光谱反射率不管在全波段还是在紫外、可见光和近红外波段都有明显的提高;反射率经不同形式的数学变换后与有机质含量的相关性有所变化,其中倒数与对数变换后在360~520 nm波段经倒数变换后相关系数有所提高,而在520~1 072 nm波段相关系数反而有所降低,而一阶微分变换后相关系数变化起伏波动较大,缺乏规律性,最显著的效果是个别波段相关性得到增强;利用光谱反射率与反射率的一阶微分均能较好的预测土壤有机质含量,反射率在600.5 nm处预测有机质的精度为72.3%,反射率的一阶微分在539.2 nm处预测有机质的精度为87.0%。