【摘要】：土壤高光譜技術(shù)具有方便快捷、無破壞、成本低等優(yōu)點,已被廣泛應(yīng)用于估算土壤有機質(zhì)含量(SOMC)。然而,野外測量的土壤高光譜數(shù)據(jù)因受外部環(huán)境因素(土壤濕度、溫度、表面粗糙度等)干擾,導(dǎo)致SOMC估算模型適用性有待提升。土壤含水率(SMC)是影響野外測量高光譜的最主要的障礙因素之一,它的變化嚴(yán)重影響可見-近紅外(Vis-NIR)光譜反射率的觀測結(jié)果。因此,消除SMC對高光譜數(shù)據(jù)的干擾是提高土壤高光譜估算SOMC模型預(yù)測精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以江漢平原潛江市潮土樣本為研究對象,在室內(nèi)人工加濕土樣,分別獲取6個SMC水平的土壤高光譜數(shù)據(jù),采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,基于外部參數(shù)正交化法(EPO)去除土壤水分對高光譜的影響,利用偏最小二乘方法(PLSR)建立并對比EPO處理前、后不同SMC水平SOMC反演模型。結(jié)果表明,土壤水分對Vis-NIR光譜反射率有顯著的影響,掩蓋了SOMC的光譜吸收特征;EPO處理前不同SMC水平的光譜曲線之間的差異較為明顯,而EPO處理后的各SMC水平的光譜曲線形態(tài)基本相似;采用EPO處理后的土壤高光譜數(shù)據(jù)建立SOMC估算模型,預(yù)測集的R2p,RPD分別為0.84和2.50,其精度與EPO處理前所建模型相比有較大提升,表明EPO算法可以有效去除土壤水分的影響,從而提升SOMC的估算精度。對定向去除外部環(huán)境參數(shù)對土壤高光譜影響進行了實證,為完善野外原位獲取SOMC信息技術(shù)提供理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:Soil hyperspectral technology has been widely used to estimate soil organic matter (SOMC) because of its advantages of convenience, no damage and low cost. However, the soil hyperspectral data measured in the field are disturbed by external environmental factors (soil moisture, temperature, surface roughness, etc.), so the applicability of SOMC estimation model needs to be improved. Soil moisture content (SMC) is one of the most important factors affecting the measurement of hyperspectral spectrum in the field. The change of soil moisture content (SMC) seriously affects the observational results of visible and near infrared (Vis-NIR) spectral reflectance. Therefore, eliminating the interference of SMC to the hyperspectral data is the key to improve the prediction accuracy of SOMC model in soil hyperspectral estimation. Six soil hyperspectral data at SMC level were obtained by artificial humidification of soil samples from Qianjiang City, Jianghan Plain. Standard normal transform (SNV) was used to preprocess the spectral data. Based on the effect of soil moisture removal by external parameter orthogonalization (EPO), the partial least square (PLSR) method was used to establish and compare the SOMC inversion models at different SMC levels before and after EPO treatment. The results showed that soil moisture had a significant effect on the spectral reflectance of Vis-NIR, which masked the spectral absorption characteristics of SOMC and the difference between the spectral curves of different SMC levels before EPO treatment. The spectral curves of each SMC level after EPO treatment were similar, and the estimation model of SOMC was established by using the soil hyperspectral data after EPO treatment, and the R2pN RPD of the predicted set was 0.84 and 2.50, respectively, which was higher than that of the model established before EPO treatment. It is shown that EPO algorithm can effectively remove the influence of soil moisture and improve the estimation accuracy of SOMC. The effects of directional removal of external environmental parameters on soil hyperspectral were demonstrated, which provided a theoretical basis for the improvement of in situ SOMC information technology in the field.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)地理過程分析與模擬湖北省重點實驗室;華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;School
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41401232,41271534) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(CCNU15A05006,CCNU15ZD001)資助
【分類號】：S153

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本文編號：2131798