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耕层土壤有机质高光谱间接估测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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土壤有机质光谱特征研究 总被引：38，自引：0，他引：38
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。 相似文献
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以实验室制备的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理,探讨土壤有机质的高光谱特性,利用相关分析和主成分回归分析在不同的土壤粒径水平及不同的光谱变换形式下,建立了回归模型,结果显示在0.25 mm粒径水平下以反射率的对数的一阶微分处理之后的光谱数据建立的模型最优。 相似文献
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盐渍化土壤光谱特征分析与建模 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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粒子群优化神经网络的土壤有机质高光谱估测 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对艾比湖流域盐渍化土壤盐分定量监测的需要,利用Landsat8 OLI多光谱影像进行土壤盐分估算模型研究,以提高土壤盐分反演的精度。通过分析不同含盐量土壤的影像光谱反射率特征和不同变换形式的光谱反射率与盐分的相关性,寻求对盐分含量敏感的光谱波段;采用多元逐步回归算法,分别建立基于OLI影像光谱与ASD光谱仪重采样光谱的土壤盐分估算模型,并对影像光谱模型进行校正。结果表明:ASD重采样光谱数据的对数倒数一阶微分变换的土壤盐分估算模型精度较高,模型的决定系数(R2)为0.779;校正后的OLI影像光谱土壤盐分估算模型的R2从0.28提高到0.777 6,且均方根误差值仅为0.281。本研究实现了从实地测量光谱尺度向遥感多光谱尺度的转换,为土壤盐渍化的遥感定量监测提供了科学参考。 相似文献
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土壤钾含量高光谱定量反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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苹果树叶片全氮含量高光谱估算模型研究 总被引：5，自引：1，他引：4
采用Field-Spec Pro便携式光谱仪,测定了不同苹果品种叶片的光谱反射率及对应的全氮含量,采用相关性及单变量线性与非线性拟合分析技术,对全氮含量与原始光谱反射率、一阶微分光谱、高光谱参数之间的关系进行了分析。研究确立叶片全氮含量的定量监测模型,以期为遥感技术在苹果氮素营养诊断中的实际应用提供理论依据。结果表明:全氮含量与原始光谱在715nm处具有最大负相关系数(r=?0.817),并且基于此波长所构建的对数关系估算模型明显优于线性模型;光谱反射率一阶微分值在723nm处具有最大正相关系数(r=0.87),并且基于此波长所构建的线性和非线性模型的拟合效果接近;对于所选取的3类高光谱特征变量,全氮含量除了与黄边位置及由红边位置和黄边面积所构建的比值植被指数和归一化植被指数的相关性较弱外,与其余变量均呈极显著相关,说明这些变量对苹果叶片全氮含量进行估算具有可行性。对所建立的各类方程进行检验,最终筛选确定在723nm处的光谱反射率一阶微分值所构建的指数模型作为苹果叶片全氮含量的预测模型最为理想。 相似文献
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土壤有机质含量地面高光谱估测模型对比分析 总被引：2，自引：0，他引：2
采用高光谱技术获得的数据进行土壤有机质含量的反演和估测是近年来的研究热点。为确定有效的估测建模方法,利用地面实测的土壤高光谱反射率及有机质含量等数据,采用小波分析方法实现去噪,包络线去除法实现建模参数提取和数据量压缩,结合多种不同的数据变换方法,利用BP神经网络法、多元线性回归法及最小二乘回归法建立不同的估测模型。对比发现,BP神经网络模型的估测效果优于回归模型,其中结合对数的平方变换和神经网络所建立的模型为最优估测模型,模型的决定系数达到0. 933,检验样本的均方根误差达到0. 069。实验证明,BP神经网络+对数的平方变换模型的学习机制适用于土壤有机质含量地面高光谱估测且效果好。通过在建模因子层面上进行数据变换建立了较好的估测模型,其研究方法、模型和结论,对土壤有机质含量地面高光谱估测具有一定的参考意义。 相似文献
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松嫩平原典型土壤高光谱定量遥感研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为实现松嫩平原典型土壤理化参数时空信息的快速获取,为定量遥感、精准农业等相关研究服务,以松嫩平原典型土壤的高光谱反射率为研究对象,分析土壤反射光谱特征及其与土壤理化参数的关系,建立基于反射光谱指数的土壤理化参数遥感估算模型;提取黑土光谱特征点,建立黑土反射光谱曲线模拟函数.结果表明:松嫩平原不同土壤光谱特征差异主要在450-600,600-800 nm两个吸收谷部分,土壤有机质是黑土反射光谱特征的决定因素;不同于南方土壤,铁对松嫩平原典型土壤反射光谱特征的影响较小;随着含水量的增加,土壤水分对土壤光谱反射率的作用过程可以用三次方程定量描述;基于土壤反射率及反射光谱特征的土壤理化参数光谱预测模型可以用于土壤相关理化参数的快速测定;基于光谱特征点的黑土反射光谱曲线模拟函数可以准确描述黑土的反射光谱特征,这一方法可以用于高光谱数据压缩和基于多光谱数据的高光谱反射率重建. 相似文献
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高光谱土壤有机质估测模型对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
应用高光谱技术探讨土壤有机质含量定量估测方法,对发展精细农业具有重要意义。本文利用陕西省横山县的实测数据,采用对数的一阶微分变换方法对土样的高光谱数据进行处理,分别采用线性回归分析法、BP神经网络法、模糊识别法建立高光谱土壤有机质含量估测模型,并对比分析其精度,确定最优的光谱反演模型。实验结果表明:模糊识别模型的决定系数达到0.973,RMSE为0.0468%;比线性模型和BP神经网络模型精度都高。研究表明,土壤有机质光谱反演不仅要重视机理研究,同时要加强光谱反演建模方法创新。 相似文献
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基于反射光谱预测土壤重金属元素含量的研究 总被引：5，自引：0，他引：5
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。 相似文献
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特征变量选择结合SVM的耕地土壤Hg含量高光谱反演 总被引：1，自引：0，他引：1
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,一阶微分变换光谱后土壤光谱特征更明显;上述特征提取方法在不同程度上减少光谱数据冗余,保留有效变量信息;经灰狼算法优化后支持向量机模型反演精度提高,IRIV结合GWO-SVM预测精度更高,其验证集R2为0.894,RMSE为0.082,MAE为0.016。研究成果可为类似土壤重金属含量的反演提供借鉴。 相似文献
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南方丘陵稻田土碱解氮高光谱特征及反演模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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不同类型土壤Cu含量高光谱联合反演建模 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘科学》2020,(8)
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。 相似文献