本文關(guān)鍵詞： Vis-NIR光譜 土壤有機質(zhì) 土壤含水量 正交信號校正 偏最小二乘回歸 江漢平原　出處：《中國農(nóng)業(yè)科學》2017年19期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：【目的】快速、準確地監(jiān)測土壤有機質(zhì)對于精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要意義�？梢姽�-近紅外(visible and near-infrared,Vis-NIR)光譜技術(shù)在土壤屬性估算、數(shù)字化土壤制圖等方面應(yīng)用較為廣泛,然而,在田間進行光譜測量,易受土壤含水量(soil moisture,SM)、溫度、土壤表面狀況等因素的影響,導致光譜信息中包含大量干擾信息,其中,SM變化是影響光譜觀測結(jié)果最為顯著的因素之一。此研究的目的是探討OSC算法消除其影響,提升Vis-NIR光譜定量估算土壤有機質(zhì)(soil organic matter,SOM)的精度。【方法】以江漢平原公安縣和潛江市為研究區(qū)域,采集217份耕層(0—20 cm)土壤樣本,進行風干、研磨、過篩等處理,采用重鉻酸鉀-外加熱法測定SOM;將總體樣本劃分為3個互不重疊的樣本集:建模集S~0(122個樣本)、訓練集S~1(60個樣本)、驗證集S~2(35個樣本);設(shè)計SM梯度試驗(梯度間隔為4%),在實驗室內(nèi)獲取S~1和S~2樣本集的9個梯度SM(0%—32%)的土壤光譜數(shù)據(jù);分析SM對土壤Vis-NIR光譜反射率的影響,采用外部參數(shù)正交化算法(external parameter orthogonalization,EPO)、正交信號校正算法(orthogonal signal correction,OSC)消除SM對土壤光譜的干擾;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)的前兩個主成分得分和光譜相關(guān)系數(shù)兩種方法檢驗消除SM干擾前、后的效果;基于偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)方法建立EPO和OSC處理前、后的SOM估算模型,利用決定系數(shù)(coefficient of determination,R~2)、均方根誤差(root mean square error,RMSE)和RPD(the ratio of prediction to deviation)3個指標比較PLSR、EPO-PLSR、OSC-PLSR模型的性能。【結(jié)果】土壤Vis-NIR光譜受SM的影響十分明顯,隨著SM的增加,土壤光譜反射率呈非線性降低趨勢。OSC處理前的濕土光譜數(shù)據(jù)主成分得分散點相對分散,與干土光譜數(shù)據(jù)主成分得分空間的位置不重疊,不同SM梯度之間的光譜相關(guān)系數(shù)變化較大;OSC處理后的濕土光譜數(shù)據(jù)主成分得分空間的位置基本與干土光譜數(shù)據(jù)相重合,各樣本光譜數(shù)據(jù)之間相似性很高,不同SM梯度之間的光譜相關(guān)系數(shù)變化較小。9個SM梯度的EPO-PLSR模型的驗證平均R~2_(pre)、RPD分別為0.69、1.7。9個SM梯度的OSC-PLSR模型的驗證平均R~2_(pre)、RPD分別為0.72、1.89,校正后的OSC-PLSR模型受SM的較小,有效提升SOM估算模型的精度和魯棒性。【結(jié)論】OSC能夠消除SM變化對土壤Vis-NIR光譜的影響,可為將來田間原位實時監(jiān)測SOM信息提供一定的理論支撐。
[Abstract]:[objective] the rapid and accurate monitoring of soil organic matter is of great significance for the development of precision agriculture. The visible and near infrared visible and near-infrared Vis-NIR spectroscopy is widely used in soil attribute estimation and digital soil mapping. Spectral measurements in the field are easily affected by soil moisture content, soil temperature, soil surface conditions and other factors, which result in a large amount of interference information in the spectral information. The change of SM is one of the most significant factors affecting the spectral observation results. The purpose of this study is to study the OSC algorithm to eliminate its influence. To improve the accuracy of quantitative estimation of soil organic matter soil organic matterland (SOM) by Vis-NIR spectroscopy. [methods] 217 soil samples were collected from Gongan County and Qianjiang City in Jianghan Plain for air drying, grinding, sifting and so on. SOM was determined by potassium dichromate external heating method, and the total sample was divided into 3 non-overlapping sample sets: the modeling set S0 (122 samples), the training set S1 (60 samples), the validation set S0 (35 samples), and the design of SM gradient test (gradient interval was used as the gradient interval). (4) soil spectral data of 9 gradient SM0- and -32s of Sz1 and Sz2 samples were obtained in the laboratory. The effect of SM on soil Vis-NIR spectral reflectance was analyzed. The external parameter orthogonalization algorithm and orthogonal signal correction algorithm were used to eliminate the interference of SM to soil spectrum. The first two principal component scores and spectral correlation coefficients of principal component analysis (PCA) were used to test the effect of eliminating SM interference before and after SM interference, and the SOM estimation models before and after EPO and OSC treatment were established based on partial least squares regression (PLSRS) method. The performance of the ratio EPO-PLSR-OSC-PLSR model was compared by using the three indexes of determining coefficient of determination, root mean square error (RMSE) and RPD(the ratio of prediction to deviation. [results] the effect of SM on the soil Vis-NIR spectrum was obvious, and with the increase of SM, Soil spectral reflectance showed a nonlinear decreasing trend. The scatter points of principal component scores of wet soil spectral data before OSC treatment were relatively dispersed, and there was no overlap between the distribution of principal component score space of dry soil spectral data and that of dry soil spectral data. The position of principal component score space of wet soil spectral data after OSC treatment basically coincided with dry soil spectral data, and the similarity of spectral data among different samples was very high. The spectral correlation coefficient between different SM gradients is smaller. The validation of EPO-PLSR models with nine SM gradients is 0.69,1.7.9SM gradient OSC-PLSR models are 0.69,1.7.9SM gradient OSC-PLSR models are 0.72 / 1.89 respectively, and the corrected OSC-PLSR models are smaller by SM's. [conclusion] OSC can eliminate the influence of SM variation on soil Vis-NIR spectrum and provide some theoretical support for real-time monitoring SOM information in the field in the future.
【作者單位】： 華中師范大學城市與環(huán)境科學學院/華中師范大學地理過程分析與模擬湖北省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(41401232) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(CCNU15A05006) 華中師范大學研究生教育創(chuàng)新資助項目(2016CXZZ15)
【分類號】：S153.621

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本文編號：1525287