土壤的光譜反射率是土壤有機(jī)質(zhì)、顆粒組成、水分、碳酸鈣、氧化鐵、鹽分、黏土礦物等土壤性質(zhì)綜合反映的結(jié)果,如何從土壤高光譜數(shù)據(jù)中提取和挖掘有效信息,成為快速、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)土壤養(yǎng)分及鑒別土壤類(lèi)型的重要環(huán)節(jié)。土壤剖面是區(qū)分土壤類(lèi)型的主要依據(jù),也是成土過(guò)程及基本理化特征的綜合體現(xiàn),不同土層是不可分割的整體。表土層對(duì)于地理環(huán)境最為敏感,以此層次反射光譜特征反演土壤基本性質(zhì)精度較高,但難以揭示土壤發(fā)生以土壤類(lèi)型的差異。因此開(kāi)展土壤剖面上高光譜反射特征與土壤理化性質(zhì)的反演,既可以甄別土壤形成過(guò)程,又可以鑒別土壤類(lèi)型。陜西省南北跨度大,成土環(huán)境復(fù)雜,土壤類(lèi)型豐富,研究不同土壤類(lèi)型剖面高光譜反射特征及有機(jī)質(zhì)反演,為基于高光譜的土壤形成過(guò)程與土壤類(lèi)型識(shí)別奠定基礎(chǔ)。本研究以反映成土過(guò)程的土體剖面為切入點(diǎn),測(cè)定塿土、水稻土、黑壚土、黃綿土、風(fēng)沙土等9種主要土壤類(lèi)型的51個(gè)土壤剖面上的216個(gè)土樣的光譜反射曲線及土壤有機(jī)質(zhì)含量,對(duì)光譜反射率進(jìn)行一階微分、對(duì)數(shù)的倒數(shù)變換、去包絡(luò)等數(shù)學(xué)變換,研究不同土壤類(lèi)型剖面的土壤反射光譜特征,在光譜反射率和光譜特征指數(shù)與土壤有機(jī)質(zhì)相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,提取有機(jī)質(zhì)響應(yīng)波段,分別建立基于光譜... 

【文章來(lái)源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

校正集和驗(yàn)證集的有機(jī)質(zhì)含量頻數(shù)分布情況

這可能是因?yàn)辄S棕壤有機(jī)質(zhì)分解快、顏色較淺的緣故。水稻土有機(jī)質(zhì)含量3.38g/kg，然而在可見(jiàn)光波段以及 1500nm~2400nm 之間其反射率高于塿m~1500nm 之間反射率又低于塿土，這說(shuō)明水稻土是受到水稻土中的氧化鐵和有機(jī)質(zhì)的雙重影響。黃褐土在有機(jī)質(zhì)含量上低于褐土，但在可見(jiàn)光波段，光譜曲線幾乎是完全重合的，在 800nm~2400nm 之間，黃褐土的反射率明顯及其他類(lèi)型土壤，并且黃褐土在 1400 nm 和 1900 nm 附近存在明顯水分吸于褐土，這可能是由于兩種淋溶土在發(fā)育程度、機(jī)械組成等方面的不同所造的光譜曲線低于風(fēng)沙土、黃綿土和黃棕壤，但幾乎顯著高于其他土壤類(lèi)型反有以下兩方面的原因，一是潮土水、熱、通氣狀況良好，微生物活動(dòng)強(qiáng)烈，快；二是這些地區(qū)的墾耕歷史悠久，土壤中的有機(jī)質(zhì)積累少，栽培作物殘?bào)w收獲而帶走。黑壚土光譜曲線基本位于九組土樣光譜曲線的中間位置，在有面與褐土的接近，但黑壚土反射光譜曲線明顯低于褐土，特別是在 600nm 以與黑壚土的暗色腐殖質(zhì)層有關(guān)。黃綿土和風(fēng)沙土成土過(guò)程十分微弱，土壤發(fā)在母質(zhì)狀態(tài)，有機(jī)質(zhì)含量低而碳酸鈣含量較高，光譜反射率主要反映其母質(zhì)，光譜反射率明顯高于其他七組土壤。

圖 3-2 不同類(lèi)型土壤的高光譜反射率一階微分均值曲線Figure 3-2 First derivative reflectance mean curve of different types of soil種土壤類(lèi)型從成土母質(zhì)到土壤礦物組成等均有較大差異，土壤從 400nm~240均值光譜曲線來(lái)看，不同類(lèi)型的土壤在全波段范圍內(nèi)都顯示出一定程度的吸是在 400-800nm 以及 1400-2400nm 之間。在可見(jiàn)光波段存在有機(jī)質(zhì)較寬的要受到了土壤發(fā)色團(tuán)和有機(jī)質(zhì)本身黑色的影響，因此在視覺(jué)上表現(xiàn)為暗黑亮色的土壤有機(jī)質(zhì)含量更高; 而在近紅外波段，主要受到 NH、CH 和 CO 等振動(dòng)的倍頻與合頻吸收影響(Stenberg 等, 2010)。由圖 3-2 可知，九組土壤的線整體形狀相似，說(shuō)明在全波段范圍內(nèi)九組土壤的反射率曲線走勢(shì)相近，但段和 2000nm 附近顯示出較大的差異，存在不同波段之間存在相互纏繞的情說(shuō)明不同土壤類(lèi)型光譜響應(yīng)波段是有差異的（Xie et al. 2011; Yang et al. 2011 2012; 張娟娟等 2009）。就土壤有機(jī)質(zhì)光譜響應(yīng)波段而言，國(guó)內(nèi)許多學(xué)者進(jìn)有成效的研究，也證實(shí)了這一點(diǎn)（賀軍亮等 2007; 劉煥軍等 2007; 彭杰等 2等 2003; 沈潤(rùn)平等 2009; 謝伯承等 2005; 謝伯承等 2004; 張娟娟等 2009004; 何挺; 劉煥軍等 2008; 盧艷麗等 2007）�？偨Y(jié)不同的研究發(fā)現(xiàn)，不同

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于高光譜的土壤全氮含量估測(cè)[J]. 張強(qiáng),張國(guó)龍,張澤,呂新.  山西農(nóng)業(yè)科學(xué). 2016(07)
[2]基于連續(xù)統(tǒng)去除法的南疆水稻土有機(jī)質(zhì)含量預(yù)測(cè)[J]. 向紅英,柳維揚(yáng),彭杰,王家強(qiáng),遲春明,牛建龍.  土壤. 2016(02)
[3]母質(zhì)與土地利用類(lèi)型對(duì)土壤光譜反演模型的影響[J]. 鄔登巍,張甘霖.  土壤. 2016(01)
[4]利用包絡(luò)線消除法反演黃綿土水分含量[J]. 劉秀英,王力,常慶瑞,宋榮杰.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2017(05)
[5]基于相關(guān)分析和偏最小二乘回歸的黃綿土土壤全氮和堿解氮含量的高光譜預(yù)測(cè)[J]. 劉秀英,王力,常慶瑞,王曉星,尚艷.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2015(07)
[6]基于局部加權(quán)回歸的土壤全氮含量可見(jiàn)-近紅外光譜反演[J]. 陳頌超,馮來(lái)磊,李碩,紀(jì)文君,史舟.  土壤學(xué)報(bào). 2015(02)
[7]基于大樣本土壤光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的氮含量反演[J]. 王乾龍,李碩,盧艷麗,彭杰,史舟,周煉清.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2014(09)
[8]中國(guó)主要土壤高光譜反射特性分類(lèi)與有機(jī)質(zhì)光譜預(yù)測(cè)模型[J]. 史舟,王乾龍,彭杰,紀(jì)文君,劉煥軍,李曦,Raphael A VISCARRA ROSSEL.  中國(guó)科學(xué):地球科學(xué). 2014(05)
[9]氧化鐵對(duì)有機(jī)質(zhì)光譜特性的影響分析[J]. 彭杰,李曦,周清,史舟,紀(jì)文君,王家強(qiáng).  遙感學(xué)報(bào). 2013(06)
[10]基于小波分析的土壤堿解氮含量高光譜反演[J]. 欒福明,熊黑鋼,王芳,張芳.  光譜學(xué)與光譜分析. 2013(10)

博士論文
[1]土壤主要養(yǎng)分含量的高光譜估測(cè)研究[D]. 陳紅艷.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[2]土壤養(yǎng)分信息的光譜估測(cè)研究[D]. 張娟娟.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2009
[3]高光譜土壤成分信息的量化反演[D]. 周萍.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京） 2006

碩士論文
[1]土壤有機(jī)質(zhì)的近紅外光譜信息提取及定量分析[D]. 梁卓婭.山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[2]連續(xù)投影法應(yīng)用于土壤有機(jī)質(zhì)NIR光譜分析的波長(zhǎng)選擇[D]. 陳定星.暨南大學(xué) 2013
[3]基于高光譜的土壤有機(jī)碳含量估算研究[D]. 陳增文.福建師范大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3400042