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耦合高光譜數(shù)據(jù)估算土壤含水率的方法

發(fā)布時(shí)間:2018-07-28 07:28
【摘要】:在田間利用高光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)土壤含水率(Soil Moisture Content,SMC)成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究的熱點(diǎn)之一,但農(nóng)田原狀光譜受到土壤表層屬性如表面粗糙度、質(zhì)地、微聚體和其它環(huán)境因素的影響,且小尺度區(qū)域SMC空間差異較小,增加了SMC光譜信息的提取難度,導(dǎo)致SMC的估算精度較低;基于實(shí)驗(yàn)室內(nèi)經(jīng)過(guò)篩制備的土壤樣品的光譜數(shù)據(jù)建模,雖然模型精度較高,但人為改變土壤結(jié)構(gòu)和緊實(shí)度的預(yù)處理方式無(wú)法表征農(nóng)田SMC的實(shí)際狀況.因此,該文嘗試提出一種耦合土樣原狀光譜數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)估算農(nóng)田SMC的新方法.通過(guò)獲取江漢平原潮土土樣的原狀光譜反射率(Rund)和烘干光譜反射率(Rdry);基于Rdry確定研究區(qū)同一土壤類型在烘干狀態(tài)下(SMC為0)的標(biāo)準(zhǔn)光譜(Std-R);采用差值、比值、歸一化的方法耦合Rund和Std-R,得到耦合光譜(Cpl-RS、CplRD、Cpl-RN);提取耦合光譜中水分敏感波段的光譜(Moe-RS、Moe-RD、Moe-RN),基于偏最小二乘回歸方法(PLSR)建立SMC的估算模型.結(jié)果表明,標(biāo)準(zhǔn)光譜具有良好的代表性,能夠?yàn)楣庾V耦合提供統(tǒng)一且穩(wěn)定的背景值;耦合土樣的原狀光譜和標(biāo)準(zhǔn)光譜可以有效地削減土壤水分以外其它因素對(duì)土壤高光譜觀測(cè)的影響;利用耦合光譜的水分敏感波段建立的SMC估算模型相較基于Rund建立的模型,有效降低了模型的復(fù)雜度,精度有較大程度地提升,建模集R2c從0.46最高上升至0.61,驗(yàn)證集R2p從0.49最高上升至0.71,RPD值從1.39最高上升至1.72,模型的穩(wěn)定性、擬合度和預(yù)測(cè)能力都得到提升.該方法簡(jiǎn)單、易推廣,為快速準(zhǔn)確評(píng)估農(nóng)田墑情提供了新途徑.
[Abstract]:Using hyperspectral technique to monitor soil moisture content (Soil Moisture) has become one of the hotspots in precision agriculture, but the field undisturbed spectrum is affected by soil surface properties such as surface roughness, texture, micropolymer and other environmental factors. The spatial difference of SMC in small scale region is small, which increases the difficulty of extracting SMC spectral information, which leads to the low estimation accuracy of SMC, which is based on the spectral data of soil samples prepared by sieve in laboratory, although the model accuracy is high. However, the artificial change of soil structure and compactness could not represent the actual condition of farmland SMC. Therefore, this paper attempts to propose a new method for estimating farmland SMC by coupling soil sample undisturbed spectral data and standard spectral data. The standard spectral reflectance (Std-R) of the same soil type (SMC = 0) in the study area was determined by obtaining the undisturbed spectral reflectance (Rund) and stoving spectral reflectance (Rdry);) of the fluvo-soil samples in Jianghan Plain based on Rdry. The normalized method coupled Rund and Std-RN to obtain the coupled spectrum (Cpl-RSn CplRDX Cpl-RN), and to extract the water sensitive band spectrum (Moe-RS) of the coupled spectrum (Moe-RS). The estimation model of SMC was established based on the partial least square regression method (PLSR). The results show that the standard spectrum is representative and can provide a uniform and stable background value for spectral coupling. The effects of other factors other than soil moisture on soil hyperspectral observation can be effectively reduced by the undisturbed spectra and standard spectra of coupled soil samples, and the SMC estimation model based on the water sensitive band of coupled spectra is more effective than that based on Rund. The complexity of the model is reduced and the precision is improved greatly. The model set R2c rises from 0.46 to 0.61and the verification set R2p from 0.49 to 0.71 RPD from 1.39 to 1.72. The stability, fitness and prediction ability of the model are improved. The method is simple and easy to be popularized, which provides a new way for rapid and accurate evaluation of farmland moisture.
【作者單位】: 華中師范大學(xué)地理過(guò)程分析與模擬湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41401232,41271534) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(CCNU15A05006)
【分類號(hào)】:S152.7

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本文編號(hào):2149351

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