专题一：土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究 (2)
基于高光谱遥感的土壤有机质反演模型研究进展
设施农业2023-0727农业工程技术（设施农业）基于高光谱遥感的土壤有机质反演模型研究进展*摘要:利用高光谱遥感反演土壤有机质与传统的化学分析方式有很大的优势，促进现代农业的发展。
国内外利用高光谱反演土壤有机质含量模型进行了大量的研究，从最初的线性回归模型发展到如今较为复杂的非线性模型，该文总结了常见的高光谱对有机质含量建模方法与模型特点。
通过分析总结前人的研究发现，目前土壤有机质含量模型研究进展主要有运用的模型复杂化、反演模型的评价方法多样化、多种建模方法综合应用及深度学习大数据分析新技术更加普遍。
关键词: 高光谱遥感；土壤有机质含量；反演模型土壤有机质是衡量土壤肥力的重要指标，是维持农业健康发展、土地质量评价的重要考虑因素[1]。
传统的土壤有机质化学测定方法试剂消耗量大、具有一定危险性、对操作人员有专业性要求等原因，难以做到迅速、大规模和周期性地土壤有机质含量测定[2]。
而高光谱遥感可以快速地进行大范围、周期性、快速的特点受到人们的关注。
利用高光谱反演土壤有机质含量最重要的是建立土壤高光谱信息与有机质含量之间的联系。
目前利用高光谱遥感反演土壤有机质含量的模型中，大体可以分为两大类。
一类是线性模型。
例如：偏最小二乘法，多元线性回归模型；另一类是非线性模型。
例如：反向神经网络，随机森林，支持向量机等。
根据目前的研究进展，总结了现阶段利用高光谱遥感反演土壤有机质含量方法和模型的特点。
1 土壤有机质的高光谱反演模型发展历程1965年，Bowers 等[3]开始研究土壤与光谱反射之间的关系时就发现土壤有机质含量与光谱反射之间存在负相关的关系。
21世纪前，主要是研究土壤有机质与高光谱反射率之间的定性关系上的研究，处于探索阶段，研究样本数量较少，使用的模型主要以多元线性回归，偏最小二乘回归等线性方法为主[4]。
近年来随着研究的深入与研究工具的进步，更多的模型方法，研究方式的韦森超1，梁立恒1，董炜华1**，李晓强1，邓守奇1,2（1.长春师范大学地理科学学院，吉林 长春 130123；2.长春文理高中，吉林 长春 130062）改进，比如机器学习与深度学习[5]。
基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析
２ ０ １ ３ 年 １月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖｏ １ ． ３ ３ ， Ｎｏ ． １ ， ｐ ｐ １ ９ ６ — ２ ０ ０
Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
４ ．新疆大学资源与环境科学学院 ， 新疆 乌鲁木齐
８ ３ ０ ０ ４ ６
摘
要
以新疆奇 台县 为研究 区域 ，选取 该县 ４ Ｏ个土壤样本 ， 采用多元线性 逐步 回归 法和人工神经 网络法
两种方法分别建立了土壤 有机质含 量的反演 模型 ， 并 对模 型进行 了检验 。 结 果发 现 ： 不 同模型 的精度值 各 异， 其拟合效果从高到低依次为人工神经网络（ ＡＮＮｓ ） 集 成模 型＞单个人 工神经 网络 （ ＡＮＮｓ ） 模型 ＞多元逐 步 回归 （ ＭＬ Ｓ Ｒ） 模 型。人工神经网络的线性和非线性 逼近能力 较强 ，而其集成模型作为提高反演模 型精度 的 重要手段 ， 相关 系数高达 ０ ． ９ ３ ８ ， 均方根误差和总均方根 误差 最小 ， 分别仅 为 ２ ． １ ３和 １ ． ４ ０ ４ ， 对土 壤有机质 含量 的预测能力与实测光谱非常接近 ， 分析结果达到 了较实用的预测精度 ， 为最优拟合模型 。 关键词 奇 台；土壤有机质 ；高光谱 反演 分析 ； 多元逐步 回归 ； 人工
基 于不 同模 型 的 土壤 有机 质含 量 高 光谱 反演 比较分 析
栾福 明 ， 张小雷 ， 熊黑钢。 一， 张 芳 ， 王 芳
８ ３ ０ ０ １ １
１ ．中国科学院新疆生态与地理研究所 ， 新疆 乌鲁木齐 ２ ．中国科学 院大学 ， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ９ １ ０ ０ ０ ８ ３ ３ ．北 京联合大学应用文理学院 ， 北京
土壤有机质不同测定方法的对比6篇
土壤有机质不同测定方法的对比6篇第1篇示例：土壤中的有机质含量是评价土壤肥力和质量的重要指标之一。
有机质对土壤的保肥补肥、促进土壤肥力的提高起着重要的作用。
准确测定土壤有机质含量对于科学施肥、提高耕地利用率，保护生态环境等方面具有重要意义。
目前，测定土壤有机质含量的方法繁多，各具特点，我们可以根据实际需要选择适合的方法进行测定。
常见的测定土壤有机质含量的方法主要有以下几种：全硫酸铵法、加热法、碱解-蒒灰法、湿法酸解法、直接抽提法等。
不同的方法在原理、操作步骤、准确度和适用范围等方面有所区别，下面我们来对比分析一下。
1. 全硫酸铵法：全硫酸铵法是一种常用的土壤有机质测定方法，其原理是土壤样品在加热时有机质会被分解成氨气和水，测定生成氨气的量来反映土壤中的有机质含量。
此方法操作简单，结果准确，但需要使用昂贵的仪器设备，且操作过程中需注意安全。
2. 加热法：加热法是一种常见的土壤有机质测定方法，其原理是通过将土壤样品在高温下加热，使有机质分解成气体脱除，通过称量前后的重量差来计算有机质含量。
该方法操作简单，成本低，但相对来说准确度略有不足。
3. 碱解-蒒灰法：碱解-蒒灰法是通过将土壤样品与氢氧化钠碱解后，经加热-石蕊灰处理得出的有机质量。
该方法操作相对复杂，但准确度高，适用范围广。
4. 湿法酸解法：湿法酸解法是以稀硝酸和硫酸为酸液，在高温下酸解土壤有机质，通过测定生成的氨气量来计算土壤有机质含量。
该方法操作简单，准确度高，但酸性强，需注意安全。
5. 直接抽提法：直接抽提法是通过将土壤样品与有机溶剂反应，使有机质在溶剂中溶解，通过溶液的浓度来计算有机质含量。
该方法适用范围广，操作简单，准确度高。
不同的测定土壤有机质含量的方法各有特点，选择合适的方法取决于具体的实际情况。
在进行测定时，应根据试验目的、仪器设备的条件和测定精度的要求等因素进行选择，以保证结果的准确性和可靠性。
希望通过以上对比分析，能够为大家在测定土壤有机质含量时提供一些参考。
不同生态系统中土壤有机质含量的比较实验报告
不同生态系统中土壤有机质含量的比较实验报告一、实验目的本实验旨在通过采集不同生态系统中的土壤样品，测定其有机质含量，并比较不同生态系统下土壤有机质的差异，从而探讨生态系统对土壤有机质的影响。
二、实验材料与方法1.实验材料:（1）野外生态系统：本次实验选择了森林、草原、农田和城市四种不同生态系统。
（2）土壤样品：从每种生态系统中各选取5个不同样点采集土壤样品，每个样品约500g。
2.实验方法:（1）土壤样品的采集：使用锹和铲子从地表0-20cm处采集土壤样品，并避免太阳直射的时间进行采集。
（2）土壤有机质含量的测定：采用K2Cr2O7-H2SO4法测定土壤有机质含量，具体操作按照GB9834-88土壤农业化学分析方法进行。
三、实验结果1.不同生态系统土壤有机质含量的测定结果如下表所示：生态系统|样点1 |样点2 |样点3 |样点4 |样点5 |平均值森林| 3.2 | 3.4 | 2.9 | 3.1 | 3.3 | 3.18草原| 2.6 | 2.8 | 2.5 | 2.7 | 2.9 | 2.7农田| 1.8 | 2.0 | 1.9 | 2.1 | 2.2 | 2.0城市| 0.9 | 1.1 | 1.0 | 1.0 | 1.2 | 1.042.排列后的土壤有机质含量：城市<农田<草原<森林四、实验讨论1.样品中土壤有机质含量与生态系统的关系根据测定结果可以明显看出，不同生态系统中土壤有机质含量存在明显差异。
森林生态系统的土壤有机质含量最高，城市生态系统的土壤有机质含量最低，中间草原和农田的土壤有机质含量分别居中。
这说明生态系统的类型对土壤有机质的含量有着显著的影响。
2.影响土壤有机质含量的因素森林生态系统土壤有机质含量高的原因可能与丰富的林下植被和枯叶、腐殖质等生物质在土壤中积累有关。
而城市生态系统土壤有机质含量低可能跟城市地区的土地使用强度和土壤受到的污染程度有关。
农田和草原生态系统的土壤有机质含量介于森林和城市之间，其差异可能与土壤类型、植被覆盖及经营管理方式等因素有关。
土壤有机质空间变异预测研究综述
气候与人类活动气候对成土过程的水热条件起支配作用,
影响着土壤形成过程的方向和强度,是影响土壤特性空间变异最基 本的因素；人类活动对土壤特性空间变异的影响也时比较大的， 产生较大变异的因素很多,如施肥、作物品种、灌溉。 石淑芹等（2014）探讨了土壤性质对外部因素的响应机制和空间规 律，结果发现气候变量(均在 0.01 水平上显著)中, 降水和年均温、 施肥量对有机质含量以负影响为主，年日照时数、机械化耕作水 平、灌溉面积、地膜用量对多数区域有机质含量产生正影响，农 药用量对研究区域西部以正影响为主, 对东部以负影响为主。
支持向量机
由Vapnik 等人于 1992 年提出。该方法建立在统计学习理 论 、维理论 和结构风险最小化原理的基础上，根据有限样 本的信息，在模型复杂性和学习能力之间寻求最优折中，以 使构建模型的泛化能力最强。对于非线性和高维数据空间的 模式识别问题(Chapelle等,1999;Bwlousov等,2002)。
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土壤有机质空间变异预测研究综述
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目录
1 2 3 4
引言 研究方法 影响因子
结论
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引言
土壤有机质（SOM）是土壤重要的组成部 分，也是衡量土壤质量的重要指标，而且 它在空间上的分布具有异质性的特征，了 解有机质的空间变异特征以及影响因素， 能为提高土壤肥力、制定合理的耕作方式 等方面提供依据。 作用 提供作物需要的养分、增强土壤的保肥性能、 改善土壤物理性状、增强和调节土壤的生物 活性等。
地统计学方法
在20世纪50年代初南非采矿业中发展应用起来的，G.Matheron在60年代 研究出的一门新的统计学方法。定义：以区域化变量为基础，应用变异 函数，研究那些自然现象在空间分布上具有随机性和结构性特征的科学 （王政权，1999）。Riha等(1986)用地统计方法研究林地土壤有机质的 空间分布。地统计方法已经被证明是分析土壤要素空间分布特征最为有 效的方法之一。张淑娟等（2003）应用地统计学方法研究了田间土壤特 性，结果发现，土壤有机质服从正态分布，具有很强的空间相关性。Βιβλιοθήκη LOGO主要研究方法
基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演
( ＳＴＦＴ) 将一维光谱数据分别转换成大小为 ３３×３４ 和 １２８×３６ 的二维频谱图ꎬ 提高光谱特征信息维度ꎬ 以更好适
应卷积神经网络 ( ＣＮＮ) 学习结构ꎬ 同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布ꎬ 可以更精确地显示不
以江西省奉新县北部土壤为研究对象ꎬ 对光谱反射率
进行微分变换ꎬ 包括 ０ ５ 阶微分 (０ ５ＤＲ) 、 １ 阶微分
(１ＤＲ) 、 １ ５ 阶微分 ( １ ５ＤＲ) 、 对数的微分 ( ＬＤＲ)
等预处理方法ꎮ 王海江等 [１４] 以新疆盐渍化土壤为研
究对象ꎬ 对土壤样本光谱反射数据进行开根号、 一阶
测技术提供参考ꎮ
关键词: 土壤ꎻ 有机碳ꎻ 高光谱ꎻ 卷积神经网络ꎻ 频谱图
中图分类号: Ｓ１５１ ９＋５ 文献标志码: Ａ
ＤＯＩ: １０ １９７５４ / ｊ ｎｙｙｊｓ ２０２４０５１５００７
土壤有机碳 ( ＳＯＣ) 是土壤的重要组成部分ꎬ 其
小波 包 变 换 ( Ｗａｖｅｌｅｔ Ｐａｃｋｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍꎬ ＷＰＴ )
ＳＯＣ 含量最 小 值 为 ０ｇ ｋｇ ꎬ 最 大 值 １９９ ２ｇ ｋｇ ꎬ
率和尺度的子频带ꎬ 并且具有更高的灵活性和多分辨
具有 ４２００ 个数据 点ꎬ 对 数 据 进 行 １ ∶ ４ 下 采 样 ( 每
率域 ( 光谱吸收率或反射率) 进行变换ꎬ 但没有直接
ＳＴＦＴ) 是一种将信号分解成时频域的方法ꎬ 用于分析
本实验以 ＬＵＣＡＳ 数据集为研究对象ꎬ 运用分析
一系列长度相等的窗口ꎬ 并对每个窗口内的信号进行
利用高光谱遥感预测土壤有机碳
利用高光谱遥感与可见光-近红外段光谱预测土壤有机碳（Soil organic carbon prediction by hyperspectral remote sensing and field vis-NIR spectroscopy）摘要本文利用可见光和近红外反射(vis-NIR)高光谱图像的最接近遥感数据。
预测土壤有机碳(SOC)的结果进行比较，土样采集在Narrabri地区,在澳大利亚新南威尔士(NSW)的北方占据优势的是Vertisols（变性土）,这个地区Vis-NIR的光谱采集用AgriSpec便携式光谱仪(350 - 2500nm)和远距离机载高光谱传感器卫星(400 - 2500nm)。
,利用偏最小二乘法回归法(PLSR)，偏最小二乘回归法（PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。
另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。
偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。
它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。
）使用的近距离与星载遥感光谱资料预测土壤有机碳含量。
近距离和远距离遥感数据的光谱分辨率是不会影响预测精度的。
然而,在相同光谱分辨率情况下，利用高光谱预测土壤有机碳含量精度没有用Agrispec 便携式光谱仪(resampled ）的精度高。
结果显示,用土卫七（Hyperion就是土卫七，围绕着土星运转，1848年9月16日发现Hyperion 是世界上第一个成功发射的星载民用成像光谱仪，也是是目前少数几个仍在轨运行的星载高光谱成像仪。
其搭载卫星EO-1(EarthObserving-1)是美国NASA为接替Landsat7而研制的新型地球观测卫星，于2000年11月21日发射升空。
土壤有机质的测定方法 土壤指标的测定方法
土壤有机质的测定方法土壤指标的测定方法土壤是农业生产的基础，而了解土壤的性质和质量对于合理的土地利用和农业管理至关重要。
其中，土壤有机质含量和其他相关指标的测定是评估土壤肥力和健康状况的重要手段。
接下来，让我们一起深入探讨一下土壤有机质和一些常见土壤指标的测定方法。
一、土壤有机质的测定方法1、重铬酸钾容量法——外加热法这是测定土壤有机质含量的经典方法。
其原理是利用重铬酸钾氧化土壤中的有机碳，然后用硫酸亚铁溶液滴定剩余的重铬酸钾，根据消耗的重铬酸钾量来计算土壤有机质的含量。
操作步骤大致如下：（1）称取通过 0149mm 筛孔的风干土样，放入硬质试管中。
（2）加入一定量的重铬酸钾硫酸溶液，在油浴锅中加热。
（3）冷却后加入指示剂，用硫酸亚铁标准溶液滴定，溶液颜色由橙黄经蓝绿变为棕红即为终点。
2、灼烧法将土壤样品在高温炉中灼烧，使有机质燃烧挥发，通过测定灼烧前后土壤质量的减少来计算有机质的含量。
该方法的优点是操作相对简单，但缺点是可能会导致一些矿物质的分解，从而影响测定结果的准确性。
二、土壤指标的测定方法1、土壤酸碱度（pH 值）的测定（1）电位法这是目前最常用的方法。
使用 pH 计，将玻璃电极和参比电极插入土壤悬浊液中，测量电极之间的电位差，从而得出土壤的 pH 值。
操作时，先称取一定量的土壤样品，加入无二氧化碳的水或氯化钾溶液，搅拌均匀后静置，然后插入电极进行测量。
（2）比色法通过比色卡对比土壤浸出液的颜色来确定 pH 值。
这种方法相对简单，但精度较低，适用于对精度要求不高的初步测定。
2、土壤阳离子交换量（CEC）的测定（1）乙酸铵交换法用乙酸铵溶液处理土壤，使土壤中的阳离子被交换出来，然后测定溶液中交换下来的阳离子总量，即为土壤的阳离子交换量。
（2）氯化钡硫酸强迫交换法在土壤中加入氯化钡和硫酸，使土壤中的阳离子被交换出来，然后用火焰光度计或原子吸收分光光度计测定交换下来的阳离子含量。
3、土壤速效氮的测定（1）碱解扩散法在扩散皿中，用氢氧化钠溶液处理土壤，使土壤中的铵态氮转化为氨气，然后用硼酸溶液吸收，再用标准酸滴定，计算出土壤中的速效氮含量。
土壤有机质高光谱估算研究进展
加 强 土壤信 息 获取新 技术 的研 究 ， 实现 土 壤 信息 快 速 获取 ． 土壤 学
家 们 对实现 利 用遥感 方法 进行 土壤研 究 向往 已久 ． 自从 １ ９ ７ ２年 Ｌ ａ ｎ ｄ －
ｓ ａ ｔ ． １ 发 射 升空 以来 ， 人 们 就 非 常希 望 能 够 利 用 土壤 遥 感 进 行 土 壤 环 境 评价 与制 图 ＿ ４ Ｊ ． 为实 现这 一 目标 ， 土 壤学 家 主要 进行 了 ２个方 面 的 研究 ： 一 是 室 内光谱 理 论 与 应 用 研究 ， 估 算 土壤 成 分 及 含 量 ， 并 试 图 分 析及 解释 其机 理 ； 二 是 实现 真 正 的 高光 谱 遥感 或 高 光谱 制 图 ， 利 用
郑光辉 ， 等． 土壤有机质高光谱估算研究进展
４ ８ ２
Ｚ Ｈ ＥＮ Ｇ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｈ ｕ ｉ ． ｅ ｔ ａ １ ． Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ０ ｆ ｅ ｖ ａ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ １ ９ ６ ９ —２ ０ ｌ １ ｉ ｎ Ｃ ｈ ａ ｏ ｚ ｈ ｏ ｕ
１ 南京信息工程大学 遥感学院， 南京 ， ２ １ ０ ０ ４ ４ ２ 南京 市浦 口区气象局 ， 南京 ， ２ １ １ ８ ０ ０
基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演
中国农业科技导报ꎬ２０２１ꎬ２３(５):１３２－１４２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ㊀收稿日期:２０２０￣０８￣２４ꎻ接受日期:２０２０￣１０￣２４㊀基金项目:内蒙古自治区科技重大专项(２０１９ＺＤ００３)ꎮ㊀联系方式:陈昊宇Ｅ￣ｍａｉｌ:ｃｈｅｎｈａｏｙｕ０８０７＠１６３.ｃｏｍꎻ∗通信作者杨光Ｅ￣ｍａｉｌ:ｙｇ３３１＠１２６.ｃｏｍ基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演陈昊宇ꎬ㊀杨光∗ꎬ㊀韩雪莹ꎬ㊀刘昕ꎬ㊀刘峰ꎬ㊀王宁(内蒙古农业大学沙漠治理学院ꎬ内蒙古自治区风沙物理与防沙治沙工程重点实验室ꎬ呼和浩特０１００１０)摘㊀要:以托克托县境内１２０个土壤有机质含量以及对应光谱数据为数据源ꎬ探究了不同土壤类型与土地利用类型下土壤有机质高光谱反演研究的可行性ꎬ采用连续小波变换对原始光谱(Ｒ)㊁光谱倒数(１/Ｒ)㊁光谱对数(ＬｎＲ)㊁光谱一阶微分(Ｒᶄ)进行分解生成小波系数并与土壤有机质进行相关系分析ꎬ提取特征波段建立ＢＰ神经网络与支持向量机模型(ＳＶＭ)ꎮ结果表明:①Ｒ㊁１/Ｒ㊁ＬｎＲ㊁Ｒᶄ与土壤有机质相关系数经过连续小波变换后ꎬ较之前增加了０.２０４㊁０.０９０㊁０.１９９㊁０.２５２ꎬ表明连续小波变换可深度挖掘光谱潜在信息ꎬ提升与有机质含量之间的相关系数ꎮ②未经过连续小波处理前ꎬＳＶＭ无法实现对当地土壤有机质含量的预测ꎬ经过处理后ꎬ模型ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒ与ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒᶄ的精度决定系数分别达到了０５０㊁０.５６ꎬ均方根误差为０.１７㊁０.１５ꎬ相对分析误差为１.６２㊁１.５３ꎬ实现了对土壤有机质的有效估算ꎮ③经过连续小波变换后ＢＰ神经网络预测模型结果得到提升ꎬ其中ＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ预测模型效果最佳ꎬ精度决定系数达到０.７６ꎬ较之前ＢＰ￣ＬｎＲ提升了０.２ꎻ均方根误差达到０ １５ꎬ降低０.０４ꎻ相对分析误差为２.１２ꎬ增加了０.８７ꎮ因此利用ＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ高光谱反演模型进行区域土壤有机质遥感监测ꎬ可为当今精准农业提供理论参考与技术支持ꎮ关键词:连续小波变换ꎻＢＰ神经网络ꎻ支持向量机ꎻ精准农业ｄｏｉ:１０.１３３０４/ｊ.ｎｙｋｊｄｂ.２０２０.０７４２中图分类号:Ｓ１２７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００８￣０８６４(２０２１)０５￣０１３２￣１１ＨｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌＩｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆＳｏｉｌＯｒｇａｎｉｃＭａｔｔｅｒＣｏｎｔｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＣＨＥＮＨａｏｙｕꎬＹＡＮＧＧｕａｎｇ∗ꎬＨＡＮＸｕｅｙｉｎｇꎬＬＩＵＸｉｎꎬＬＩＵＦｅｎｇꎬＷＡＮＧＮｉｎｇ(ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｅｏｌｉａｎＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＤｅｓｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｒｏｍＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｅｇｉｏｎꎬＣｏｌｌｅｇｅｏｆＤｅｓｅｒｔＣｏｎｔｒｏｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＨｏｈｈｏｔ０１００１０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔａｋｉｎｇｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆ１２０ｓｏｉｌｓａｍｐｌｅｓａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａｉｎＴｕｏｋｅｔｕｏＣｏｕｎｔｙａｓｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓꎬｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｏｆｓｏｉｌｓａｎｄｌａｎｄｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｕｓｅｗｅｒｅｅｘｐｌｏｒｅｄ.Ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍ(Ｒ)ꎬｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ(１/Ｒ)ꎬｓｐｅｃｔｒａｌｌｏｇａｒｉｔｈｍ(ＬｎＲ)ａｎｄｓｐｅｃｔｒａｌｆｉｒｓｔ￣ｏｒｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ(Ｒᶄ)ｗｅｒｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｂｙｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓꎬａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒａｎｄｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｗａｓａｎａｌｙｚｅｄꎬａｎｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ(ＳＶＭ)ｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｂａｎｄｓ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｆｏｌｌｏｗｅｄ.①ＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｂｅｔｗｅｅｎＲꎬ１/ＲꎬＬｎＲꎬＲᶄａｎｄｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒｗｅｒｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ０.２０４ꎬ０.０９０ꎬ０.１９９ａｎｄ０.２５２ａｆｔｅｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎬｗｈｉｃｈｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｃｏｕｌｄｄｅｅｐｌｙｍｉｎｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ.②ＢｅｆｏｒｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬＳＶＭｃｏｕｌｄｎｏｔｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｏｆｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒꎬｗｈｉｌｅａｆｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬｔｈｅａｃｃｕｒａｃｉｅｓ(Ｒ２)ｏｆＳＶＭ￣ＣＷＴ￣ＲａｎｄＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒᶄｗｅｒｅ０.５０ａｎｄ０.５６ꎬＲｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｓ(ＲＭＳＥ)ｗｅｒｅ０.１７ａｎｄ０.１５ꎬｒｅｓｉｄｕａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ(ＲＰＤ)ｗｅｒｅ１.６２ａｎｄ１.５３ꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎬｗｈｉｃｈｒｅａｌｉｚｅｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳＯＭ.③ＡｆｔｅｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍꎬｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗｅｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄ.ＡｍｏｎｇｔｈｅｍꎬＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｈａｄｔｈｅｂｅｓｔｅｆｆｅｃｔꎬＲ２ｗａｓ０.７６ꎬｗｈｉｃｈｗａｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎＢＰ￣ｌｎＲꎬＲＭＳＥｗａｓ０.１５ｒｅｄｕｃｅｄｂｙ０.０４ꎬＲＰＤｗａｓ２.１２ｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ０.８７.ＴｈｅｒｅｆｏｒｅꎬｔｈｅＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｖｅｒｓｉｏｎｍｏｄｅｌｃｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍꎻＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅꎻｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ㊀㊀精准农业作为目前农业发展的主要方向ꎬ是一种基于信息和知识管理的现代化生产系统ꎬ主要是通过３Ｓ(ＧＰＳ㊁ＧＩＳ和ＲＳ)技术与现代农业相结合ꎬ最大限度地提高农业生产力ꎮ所以快速㊁无损㊁精确地获取土壤中水分㊁养分的空间分布成为了实现精准农业的关键环节ꎬ近年来ꎬ光谱分析在土壤化学分析领域得到了迅猛发展ꎬ为实现土壤养分的快速诊断提供了新思路[１]ꎮ有机质是土壤养分供应能力和肥力的重要指标之一ꎬ在全球碳循环中发挥着重要作用ꎮ因此ꎬ快速准确地估测土壤有机质含量对于发展精准农业具有重要意义[２]ꎮ传统的土壤有机质测定方法虽然精度比较高ꎬ但周期较长㊁成本较高ꎬ只能达到瞬测量ꎬ很难进行长时间大面积测量ꎮ高光谱遥感具有波段多㊁波段窄㊁信息丰富和实时高效等特点ꎬ为快速测量土壤有机质含量提供了一种新的方法和手段[３]ꎮ国内外已经有大量研究表明ꎬ通过对光谱数据进行不同的数学变换(主要通过对光谱进行倒数㊁对数㊁微分㊁平方根㊁吸收峰深度㊁包络线去除等方法)可以有效提高光谱数据与土壤有机质含量之间的相关系数ꎬ有效筛选出光谱信息中的敏感波段[４]ꎮ现在各学者主要将研究重心放到了模型建立上[５]ꎬ普遍运用的线性模型有多元逐步回归与偏最小二乘回归[６]ꎻ常见的非线性模型包括ＢＰ神经网络[７]㊁支持向量机[８]㊁决策树[９]等ꎬ而且随着非线性模型算法的逐步改良与完善ꎬ在土壤有机质含量估算中已经成为不可取代的一部分ꎮ随着小波算法的改进与发展ꎬ最初仅运用于植物叶绿素㊁冠层成分含量预测中[１０￣１１]ꎬ目前已成为土壤养分预测的热点问题[１２￣１３]ꎬ连续小波变换是目前被广泛应用的一种方法ꎮ王祥浩[１４]选择土地裸露地区为样区ꎬ利用神经网络算法对光谱连续小波变换㊁一阶导数㊁对光谱的平均值处理㊁光谱背景及深度４种方法建模ꎬ模型结果表明ꎬ小波变换方法得到的神经网络模型精度最高ꎻ包青岭等[１５]选择渭干河－库车河三角洲具有代表性的干旱区绿洲为研究区ꎬ对光谱进行８层分解ꎬ结果表明小波变换不同分解层ꎬ从低频到高频范围内与土壤有机质含量的相关性呈现先减后增的趋势ꎬ结合随机森岭模型可以对干旱区土壤有机质含量进行有效的估算ꎻ王延仓等[１６]以北京东部区潮土为例ꎬ对不同梯度重采样的光谱进行连续小波变换后ꎬ利用偏最小二乘法建立模型ꎬ结果表明连续小波分析算法可深入挖掘土壤光谱内的有益信息ꎬ提升对有机质含量的估测能力ꎬ与土壤高光谱反射率相比ꎬ经连续小波技术处理后ꎬ模型精度得到了有效的提升ꎻ叶红云等[１７]同样针对干旱区土壤ꎬ通过对两种常用光谱变换Ｒᶄ㊁Ｌｎ(１/Ｒ)进行连续小波变换建立偏最小二乘模型ꎬ结果表明连续小波变换不会因人类干扰程度的提高而使模型精度大幅度降低ꎬ更加适用于干旱区有机质含量的预测ꎻ林鹏达等[１８]通过解决黑土有机质高光谱野外反演的困难ꎬ同样证明了连续小波变换可有效提升模型精度ꎮ小波技术在土壤有机质高光谱反演研究中逐渐趋于成熟ꎬ但目前学者的研究多数都在同一土壤类型下或同一区域内ꎬ对于不同土壤类型及土地利用下土壤有机质高光谱反演是否存在影响的研究目前并不多ꎮ本文研究区内土壤类型主要包括３类:沙壤土㊁栗钙土㊁盐碱土ꎬ且部分区域土壤盐渍化程度严重ꎬ导致土壤养分空间分布上存在较大差异ꎬ取样表层土地利用类型主要包括:耕地㊁林地㊁草地㊁盐渍地㊁荒地ꎮ通过对原始光谱(Ｒ)㊁原始光谱倒数(１/Ｒ)㊁原始光谱对数(ＬｎＲ)以及原始光谱一阶微分(Ｒᶄ)４种不同情况进行连续小波变换ꎬ利用ＢＰ神经网络以及支持向量机２种模型ꎬ探究了不同土壤类型与不同土地利用类型下是否会对土壤有机质高光谱反演模型产生影响ꎬ小波变换前后土壤有机质反演模型的精度ꎬ旨为区域土壤有机质含量监测及实现精准农业提供理论与技术支持ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀研究区概况托克托县隶属于内蒙古自治区呼和浩特市ꎬ位于自治区中部㊁大青山南麓㊁黄河上中游分界处北岸的土默川平原上(图１)ꎮ地理坐标东经３３１５期陈昊宇等:基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演１１１ʎ２ᶄ３０ᵡ １１１ʎ３２ᶄ２１ᵡ㊁北纬４０ʎ５ᶄ５５ᵡ ４０ʎ３５ᶄ１５ᵡꎬ总面积１４０９.６７ｋｍ２ꎬ平均海拔１１１７ｍꎬ属于温带大陆性干旱气候ꎬ年均气温７.３ħꎬ年均降雨３６２ｍｍꎮ托克托县耕地总面积达４００ｋｍ２ꎬ其中古城镇㊁新营子镇和五申镇的耕地较多ꎬ占全县耕地面积的６０％以上[１９]ꎬ主要作物包括小麦㊁玉米㊁莜麦ꎮ工农业及生产生活用水主要来源于大黑河和黄河水资源ꎬ整个地形以大黑河为轴ꎬ呈现由丘陵向平原过渡的趋势ꎬ地势为东南高㊁西北和西南低ꎮ东南向西北土壤类型依次为栗钙土㊁砂壤石灰性冲积土㊁盐渍化石灰性冲积土[２０]ꎬ土壤类型的不同导致土壤养分存在差异性分布ꎮ植被类型从西向东依次为草甸草原㊁干草原和退化灌丛草原分布ꎮ以Ｌａｎｄｓａｔ８ＯＬＩ影像为基础数据源ꎬ运用人工目视解译与ＢＰ神经网络分类法得到托克托县２０１９年７月份土地利用数据ꎬ其中耕地面积最大为７３０.１２ｋｍ２ꎬ占５１.７９％ꎻ林草地３３８.７ｋｍ２ꎬ占２４.０２％ꎻ盐碱地１４１.１ｋｍ２ꎬ占１０.００％ꎮ详细土地利用空间分布见图１ꎮ图１㊀土样采集点及土地利用空间分布Ｆｉｇ.１㊀Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｐｏｉｎｔｓｏｆｓｏｉｌｓａｍｐｌｅｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｕｓｅ１.２㊀研究方法１.２.１㊀土样采集与处理㊀土壤样本点均匀地分布在托克托县境内ꎬ采集方法为五点采样法ꎬ采集深度为０ ２０ｃｍꎬ共采集１２０个点ꎮ采集的土样置于通风干燥室内进行自然风干㊁研磨ꎬ过１０目筛ꎬ进行土壤光谱测定ꎻ过１００目筛ꎬ采用重铬酸钾外加热法进行土壤有机质含量测定ꎮ１.２.２㊀光谱测量及光谱处理㊀土壤光谱于暗室内测量ꎬ采用ＳＶＣＨＲ￣１０２４(北京东方佳气科技有限公司)便携式光谱仪ꎬ光谱范围在３５０~２５００ｎｍꎮ在３５０~１０００ｎｍ波段之间光谱分辨率ɤ３.５ｎｍꎻ在１０００~１８５０ｎｍ波段之间ꎬ光谱分辨率ɤ９.５ｎｍꎻ在１８５０~２５００ｎｍ波段之间ꎬ光谱分辨率ɤ６.５ｎｍꎮ光源采用与太阳光接近的５０Ｗ卤素灯ꎬ将土壤样品放入深２ｃｍ㊁宽１０ｃｍ的黑色器皿内ꎬ用直尺将土壤表面刮平ꎬ探头距离土样１０ｃｍꎬ光源距离土壤表面３０ｃｍꎬ天顶角为１５ʎꎮ测量前用白板进行标定ꎬ每个土样采集５条光谱作为该土样的光谱数据ꎮ由于受噪音与仪器暗电流的的影响ꎬ导致光谱数据混入噪音等信息ꎬ因此删除３５０~３９９ｎｍ和２４００~２５００ｎｍ的波段ꎬ采用五点平滑法对光谱进行平滑处理ꎬ并将光谱重采样至５ｎｍꎬ同时对原始光谱(Ｒ)进行一阶微分(Ｒᶄ)㊁倒数(１/Ｒ)㊁对数(ＬｎＲ)等传统数学变换ꎮ１.２.３㊀连续小波变换㊀采用连续小波变换ꎬ并用Ｍｅｘｈ小波母函数对原始光谱㊁原始光谱的倒数㊁对数㊁一阶微分进行１０层小波变换ꎬ生成一系列小波系数ꎮΨａꎬｂ＝１㊀ａΨλ－ｂａæèçöø÷(１)式中ꎬａ为伸缩因子ꎬｂ为平移因子ꎬλ为土壤高光谱数据的波段数ꎮＷｆａꎬｂ()＝ｆꎬΨａꎬｂ()＝ʏ＋ɕ－ɕｆλ()Ψａꎬｂλ()ｄｙ(２)式中ꎬｆλ()为土壤光谱反射率ꎬ小波系数Ｗｆａꎬｂ()包含二维ꎬ分别为波长(３５０~２５００)与分解尺度(１ꎬ２ꎬ３ １０)ꎬ故小波系数行为尺度数ꎬ列为波长数的矩阵[１６]ꎮ１.２.４㊀模型及精度验证㊀采用ＢＰ神经网络与支持向量机模型(ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅꎬＳＶＭ)建立土壤有机质预测模型ꎬ支持向量机采用线性核函数ꎬ相对于径向基函数(ｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎꎬ４３１中国农业科技导报２３卷ＲＢＦ)来说计算高效ꎬ不易过拟合ꎮＢＰ神经网络的迭代次数设置为１０００ꎬ学习率０.０１ꎬ训练的均方根误差(ｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒꎬＲＭＳＥ)小于０.００１ꎮ依据相关系数筛选的特征波段以及小波系数作为自变量ꎬ土壤有机质含量为因变量ꎬ分别建立模型ꎬ模型精度采用决定系数(Ｒ２)㊁均方根误差(ＲＭＳＥ)㊁相对分析误差(ｒｅｌａｔｉｖｅｐｅｒｃｅｎｔｄｅｖｉａｔｉｏｎꎬＲＰＤ)以及１ʒ１线共同评价ꎮＲ２表征模型的稳定性ꎬ越接近于１模型越稳定ꎬ拟合程度越好ꎮ均方根误差(ＲＭＳＥ)用来检验模型的预报能力ꎬＲＭＳＥ越小则表明模型的估测能力越好ꎮＲＰＤ是样本的标准差与ＲＭＳＥ的比值ꎬＲＰＤ<１.４时ꎬ模型无法对样品进行预测ꎻ１.４ɤＲＰＤ<２时ꎬ模型效果一般ꎬ可以用来对样品进行粗略评估ꎻＲＰＤȡ２时ꎬ模型具有极好的预测能力ꎮ１ʒ１线表示实测值与预测值构成的点偏离ｙ＝ｘ线的程度[２１]ꎮ２㊀结果与分析２.１㊀土壤有机质含量统计分析建模样品集㊁不同土地利用方式㊁不同土壤类型下土壤有机质含量描述性统计见表１ꎮ本研采样点内土地利用方式主要包括林地㊁草地㊁耕地㊁盐渍地ꎬ土壤有机质在草地内均值含量最大(０ ８０％)ꎬ其次为林地(０.７２％)㊁耕地(０.６７％)㊁盐渍地有机质含量最低(０.６３％)ꎻ土壤有机质含量最大值位于耕地(１.２８％)ꎬ最小值位于林地(０ １９％)ꎮ采样点内主要土壤类型为栗钙土㊁沙壤土㊁盐碱土ꎬ沙壤土有机质含量最高(０.７７％)ꎬ其次为盐碱土(０.６８％)和栗钙土(０.６７％)ꎬ土壤有机质含量最大值位于沙壤土内(１.２８％)ꎬ最小值位于盐碱土内(０.１９％)ꎮ表１㊀土壤有机质含量描述性统计结果Ｔａｂｌｅ１㊀Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｒｅｓｕｌｔｓｏｆｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔｉｎｓｏｉｌｓａｍｐｌｅｓ项目Ｉｔｅｍ样品集及类型Ｓａｍｐｌｅｓｅｔａｎｄｔｙｐｅ土样数Ｎｕｍｂｅｒｏｆｓａｍｐｌｅｓ最大值Ｍａｘｉｍｕｍ/％最小值Ｍｉｎｉｍｕｍｖａｌｕｅ/％均值Ｍｅａｎｖａｌｕｅ/％标准差Ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ/％模型样品集Ｍｏｄｅｌｓａｍｐｌｅｓｅｔ样品全集Ｗｈｏｌｅｓｅｔ１２０１.２００.１９４０.７１０.２７６建模集Ｍｏｄｅｌｉｎｇｓｅｔ９０１.２００.１９０.７２０.２２７验证集Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎｓｅｔ３０１.２８０.２５０.７０.２５７土地利用方式Ｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎ耕地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ５５１.２８０.２００.６７０.２０林地Ｗｏｏｄｌａｎｄ２０１.１５０.１９０.７２０.２３草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ２５１.１８０.２５０.８００.２１盐渍地Ｓａｌｉｎｅｓｏｉｌ２０１.０３０.２５０.６３０.２２土壤类型Ｓｏｉｌｔｙｐｅ栗钙土Ｃｈｅｓｔｎｕｔｓｏｉｌ５４１.２０.２０.６７０.２２沙壤土Ｓａｎｄｙｌｏａｍ５１１.２８０.２５０.７７０.２４盐碱土Ｓａｌｉｎｅ￣ａｌｋａｌｉｓｏｉｌ１５１.１５０.１９０.６８０.２２２.２㊀土壤反射光谱特征对Ｒ㊁１/Ｒ㊁ＬｎＲ㊁Ｒᶄ进行小波变换ꎬ变换结果如图２所示ꎬＲ㊁１/Ｒ㊁ＬｎＲ光谱曲线较为平滑ꎬ分解曲线随波峰波谷变化.Ｒᶄ其光谱曲线并不规则存在较多波峰波谷ꎬ分解小波系数与前三者不同ꎮＲ㊁１/Ｒ㊁ＬｎＲ㊁Ｒᶄ分解后ꎬ小波系数均随分解尺度的增加而增加ꎬ同时可以看出ꎬ由Ｍｅｘｈ小波母函数进行的连续小波变换ꎬ对于光谱波峰与波谷有较高的敏感性ꎬ对于放大㊁挖掘光谱信息有着显著的作用ꎮ２.３㊀相关性分析２.３.１㊀不同导数变换光谱与土壤有机质含量相关性㊀土壤有机质含量与光谱相关性曲线及敏感波段见图３ꎮＲ与土壤有机质含量呈负相关关系(相关系数ｒ＝－０.４６３)ꎬ主要集中于７３５~７８０ｎｍ处波段ꎻ１/Ｒ与土壤有机质的相关性则与Ｒ相反ꎬ呈正相关关系(ｒ＝０.４６２)ꎬ集中于６００~８００ｎｍ与１８００~２２００ｎｍ处波段ꎻＬｎＲ的相关性曲线图与Ｒ相关性曲线类似ꎬ总体呈现负相关关系ꎬ相关系数(ｒ＝－０.４６５)ꎬ主要集中于７４５~７９５５３１５期陈昊宇等:基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演ｎｍ处的波段ꎻＲᶄ相关性在５００ｎｍ(ｒ＝－０.５８９)与１４００ｎｍ(ｒ＝－０.４１１)处为负相关ꎬ在８００ｎｍ(ｒ＝０.４０８)与１３８０ｎｍ(ｒ＝０.４１２)处为正相关ꎬ相关系数曲线变换趋势与前三者不同ꎬ呈无规律变化ꎮ２.３.２㊀不同分解尺度小波系数与土壤有机质含量的相关性㊀图４为不同光谱变换方式经过连续小波变换后与土壤有机质含量的相关系数矩阵图ꎬ其中红色代表相关性高的区域ꎬ蓝色代表相关性低的区域ꎮＲ在８００~１０００㊁１４００~１６００ｎｍ处相关性明显增加ꎬ在５００㊁８００㊁２２００ｎｍ波段处相关系数达到最大值(ｒ＝０.６６７)ꎻ１/Ｒ在８００~１２００ｎｍ处相关系数达到最大值(ｒ＝０.５５２)ꎬ在２４００~２５００ｎｍ处相系数达到０.４ꎬ受噪音和仪器本身的影响ꎬ此波段的相关系数不进行相关性参考ꎻＬｎＲ在分解尺度１下相关性较低ꎬ在２~１０尺度下ꎬ相关性出现最大值(ｒ＝０.６６４)ꎻＲᶄ相关性主要集中在５００~９００㊁１２００~１６００㊁２１００~２３００ｎｍ处ꎮ筛选的敏感波段与尺度如表２所示ꎮ有效的光谱信息主要存在于低分解尺度ꎬ随分解尺度的增加呈递减趋势ꎬ相关性最大值较未处理前分别增加了０.２０４㊁０.０９㊁０.１９９㊁０.２５２ꎬ对于挖掘潜在光谱信息有着重要意义ꎮ２.４㊀土壤有机质高光谱模型建立２.４.１㊀ＢＰ神经网络预测模型㊀采用ＢＰ神经网络构建反演模型ꎬ结果如表３所示ꎮ未进行连续小波变换处理的模型中ꎬＢＰ￣Ｒ与ＢＰ￣Ｒᶄ效果较好ꎬＲ２分别为０.６９和０.７３ꎬＲＰＤ为１.４５与１.５３ꎬ模型能粗略估算土壤有机含量ꎬＢＰ￣ＬｎＲ与ＢＰ￣１/Ｒ样本外预测能力较差ꎬ同时ＲＰＤ未达到１.４以上ꎬ不能对土壤有机质未能进行有效预测ꎻ连续小图２㊀连续小波变换光谱特性Ｆｉｇ.２㊀Ｓｐｅｃｔｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ６３１中国农业科技导报２３卷图３㊀土壤光谱相关性曲线及敏感波段Ｆｉｇ.３㊀Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｕｒｖｅａｎｄｓｅｎｓｉｔｉｖｅｂａｎｄｏｆｓｏｉｌｓｐｅｃｔｒｕｍ图４㊀土壤有机质与小波系数相关性Ｆｉｇ.４㊀Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒａｎｄｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ７３１５期陈昊宇等:基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演表２㊀筛选的敏感波段Ｔａｂｌｅ２㊀Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｂａｎｄｆｏｒｓｃｒｅｅｎｉｎｇ处理方式Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ相关系数Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ分解尺度Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓｃａｌｅ敏感波段Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｂａｎｄ/ｎｍＣＷＴ￣Ｒ０.６６７１~１０２１４㊁２１２㊁９１㊁９１㊁１０９㊁１０９㊁１０９㊁１１０㊁１１１㊁１１２ＣＷＴ￣１/Ｒ０.５５２１~７４００㊁２１２㊁１０８㊁１０８㊁１０８㊁１０８㊁１０９ＣＷＴ￣ＬｎＲ０.６６４２~８２１３㊁２１２㊁４５㊁４５㊁４５㊁１０９㊁１１０ＣＷＴ￣Ｒᶄ０.６６４１~１０２１２㊁２１５㊁２１５㊁２１６㊁９９㊁９９㊁９９㊁９８㊁９８㊁９８波变换处理之后的模型ꎬ仅ＢＰ￣ＣＷＴ￣１/Ｒ模型ＲＰＤ未达到预测水平ꎬ其余３种模型Ｒ２与ＲＰＤ较未处理前均有所增加ꎬＲＭＳＥ均减少ꎬ其中ＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ模型预测效果较好ꎬＲＰＤ达到２.１２可以有效地对土壤有机质进行预测ꎮ将ＢＰ￣ＣＷＴ处理的４个模型的实测值与预测值进行１ʒ１线分析ꎮ由图５可知ꎬ除ＢＰ￣ＣＷＴ￣１/Ｒ模型外ꎬ其余模型的实测值与预测值样点基本分布在１ʒ１线附近ꎬＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ效果较为明显ꎬ且估算精度高ꎬ可较好地进行土壤有机质含量的估算ꎮ２.４.２㊀支持向量机预测模型㊀ＳＶＭ构建反演模型ꎬ结果如表４所示ꎮ未经过连续小波处理的光谱特征波段未能较好地对土壤有机质进行预测反演ꎬ经过ＣＷＴ后模型ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒ与ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒᶄ预测结果较之前有较大的提升ꎬＲ２分别达到了０.５０与０.５６ꎬ二者ＲＰＤ均达到１.４以上ꎬ可以粗表３㊀土壤有机质ＢＰ神经网络估测模型结果Ｔａｂｌｅ３㊀ＲｅｓｕｌｔｓｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒ模型Ｍｏｄｅｌ建模集ＭｏｄｅｌｉｎｇｓｅｔＲ２ＲＭＳＥ验证集ＶａｌｉｄａｔｉｏｎｓｅｔＲ２ＲＭＳＥＲＰＤＢＰ￣Ｒ０.６９０.１７０.５２０.１９１.４５ＢＰ￣１/Ｒ０.６８０.１７０.３３０.２２１.２５ＢＰ￣ＬｎＲ０.５６０.１９０.２４０.２２１.２５ＢＰ￣Ｒᶄ０.７３０.１６０.５２０.１８１.５３ＢＰ￣ＣＷＴ￣Ｒ０.８００.１４０.５４０.１７１.６２ＢＰ￣ＣＷＴ￣１/Ｒ０.６４０.１８０.２１０.２８０.９８ＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ０.７６０.１５０.７４０.１３２.１２ＢＰ￣ＣＷＴ￣Ｒᶄ０.７７０.１４０.６６０.１６１.７２表４㊀土壤有机质支持向量机估测模型结果Ｔａｂｌｅ４㊀Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｏｉｌｏｒｇａｎｉｃｍａｔｔｅｒ模型Ｍｏｄｅｌ建模集ＭｏｄｅｌｉｎｇｓｅｔＲ２ＲＭＳＥ验证集ＶａｌｉｄａｔｉｏｎｓｅｔＲ２ＲＭＳＥＲＰＤＳＶＭ￣Ｒ０.２１０.２００.１９０.２０１.３８ＳＶＭ￣１/Ｒ０.２１０.２００.２００.２１１.３１ＳＶＭ￣ＬｎＲ０.２１０.２００.２００.２１１.３１ＳＶＭ￣Ｒᶄ０.４３０.１７０.２７０.２０１.３８ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒ０.５００.１６０.４８０.１７１.６２ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣１/Ｒ０.２９０.１９０.１６０.２１１.３１ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ０.４９０.１６０.２７０.２０１.３８ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒᶄ０.５６０.１５０.４１０.１８１.５３８３１中国农业科技导报２３卷图５㊀ＢＰ￣ＣＷＴ模型土壤实测值与预测值对比Ｆｉｇ.５㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖａｌｕｅｏｆＢＰ￣ＣＷＴｍｏｄｅｌ略地对土壤有机质进行预测ꎮ同时根据图６ꎬＳＶＭ￣ＣＷＴ模型进行１:１线分析ꎬ二者实测值与预测值分布情况在４种模型下较好ꎬ虽然模型ＳＶＭ￣ＣＷＴＬｎＲ分布同样较为集中ꎬ但其样本外预测情况较差(ＲＰＤ＝１.３８)ꎬ综合考虑不对其进行土壤有机质预测ꎮ结合表３和表４的结果分析ꎬ连续小波变换能够有效地提升模型精度与模型泛化能力ꎬ对于光谱信息挖掘有着重要意义ꎬＢＰ神经网络与支持向量机对ＣＷＴ￣Ｒ与ＣＷＴ￣Ｒᶄ都能够提升Ｒ２减少ＲＭＳＥꎬ可对土壤有机质做出较好的预测ꎮ虽然ＢＰ神经网络与支持向量机在处理非线性回归问题中有较强的能力ꎬ但本身模型中存在不稳定性ꎬ对模型的环境设置同样要求较高ꎬ所以未能对所有数据集进行良好的预测ꎮ３㊀讨论本研究采用连续小波变换对光谱进行处理ꎬ用ＢＰ神经网络与支持向量机(ＳＶＭ)两种模型对土壤有机质含量进行反演预测ꎮ未经过连续小波变换前ꎬＲ㊁１/Ｒ㊁ＬｎＲ㊁Ｒᶄ与土壤有机质的相关系系数最大值分别为－０.４６３㊁０.４６２㊁－０.４６５㊁０.５８９ꎬ可以看出ꎬＲᶄ与土壤有机质的相关系数最高ꎬ与吴倩等[２２]㊁张新乐等[２３]的研究结果相同ꎻ经过连续小波变换后ꎬＣＷＴ￣Ｒ㊁ＣＷＴ￣１/Ｒ㊁ＣＷＴ￣ＬｎＲ㊁ＣＷＴ￣Ｒᶄ相关系数最大值分别为０ ６６７㊁０.５５２㊁０ ６６４㊁０.６６２ꎬ较之前分别增加了０ ２０㊁０.０９㊁０.１９㊁０.０７ꎮ王延仓等[１]㊁于雷等[４]㊁叶红云等[１７]等同样证明连续小波变换可有效提高与土壤有机质含量的相关系数ꎮ不同分解尺度对于光谱数据的深度挖掘有着重要意义ꎬ本研究只利用Ｍｅｘｈ小波母函数进行处理ꎬ未对其他函数进行考虑ꎬ分解层数同样是根据前人经验所得[４ꎬ１０]ꎬ小波技术的研究与发展仍然有很大的探索空间ꎮ相对于两种模型来看ꎬ未进行连续小波处理９３１５期陈昊宇等:基于连续小波变换的土壤有机质含量高光谱反演图６㊀利用ＳＶＭ￣ＣＷＴ模型土壤实测值与预测值的对比Ｆｉｇ.６㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｏｉｌｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖａｌｕｅｏｆＳＶＭ￣ＣＷＴｍｏｄｅｌ的支持向量机模型中ꎬ只有ＳＶＭ￣Ｒᶄ模型Ｒ２最高达到０.４３ꎬ其余三者均未到达０.４ꎮ综合多种模型评价方法ꎬ由于其ＲＰＤ未达到１.４以上ꎬ无法对土壤有机质含量进行预测ꎮ经过连续小波处理后ꎬ各模型的Ｒ２有明显提高ꎬ其中ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒ与ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣Ｒᶄ模型效果较好ꎬＲ２分别提高了０.２９㊁０.１３ꎬＲＰＤ达到１.６２与１.５３实现了对土壤有机质有效的预测ꎬ但预测结果较ＢＰ神经网络较低ꎮ在ＢＰ神经网络预测模型中ꎬ未进行连续小波变换前ꎬＢＰ￣Ｒ与ＢＰ￣Ｒᶄ预测效果较好ꎬＲ２达到０.６９与０.７３ꎬＲＰＤ为１.４５与１.５３ꎻ进行连续小波处理后ꎬ除ＳＶＭ￣ＣＷＴ￣１/Ｒ模型未到达预测效果ꎬ其余３种模型预测结果较之前均有明显改善ꎬ可实现对土壤有机质较好的预测ꎬ其中ＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ预测模型效果最佳Ｒ２达到０.７６ꎬＲＰＤ达到２.１２ꎮ根据１:１线分析图也可看出ꎬ其实测值与预测值分布较为集中ꎬ于雷等[４]㊁叶红云等[１７]㊁林鹏达等[１８]同样通过连续小波变换有效提升了模型的精度与泛化能力ꎮ针对土壤有机质高光谱反演研究中ꎬ姚聪[２４]对耕层土壤通过ＢＰ神经网络与支持向量机模型ꎬ反演精度Ｒ２分别为０.４２与０.６７ꎻ叶红云等[１７]采用连续小波变换对干旱区土壤有机质反演ꎬ模型精度Ｒ２＝０.７５㊁ＥＭＳＥ＝０.７１ꎻ谢文[２５]在森林土壤有机质反演研究中ꎬＢＰ神经网络模型Ｒ２＝０ ７８㊁ＥＭＳＥ＝０.７７ꎬ支持向量机模型Ｒ２＝０.８７㊁ＥＭＳＥ＝０.７６ꎮ本研究对耕地㊁林草地㊁盐碱地㊁栗钙土㊁沙壤土㊁盐渍土等不同土地利用类型与土壤类型进行综合反演ꎬ最佳反演模型为ＢＰ￣ＣＷＴＬｎＲꎬＲ２＝０.７６㊁ＥＭＳＥ＝０.１５㊁ＲＰＤ＝２.１２ꎬ与前人研究的结果基本相符ꎬ证明通过连续小波变换处理ꎬ不同土壤类型与土地利用类型未对土壤反演模型精度产生影响ꎮ所以采用连续小波变换进行光谱数据挖掘ꎬ采用ＢＰ￣ＣＷＴ￣ＬｎＲ神经网络建０４１中国农业科技导报２３卷立反演模型ꎬ可对不同土地利用于土壤类型条件下土壤有机质高光谱反演提供一定的理论支持与应用价值ꎮ参㊀考㊀文㊀献[１]㊀王延仓ꎬ杨秀峰ꎬ赵起超ꎬ等.二进制小波技术定量反演北方潮土土壤有机质含量[Ｊ].光谱学与光谱分析ꎬ２０１９ꎬ３９(９):２８５５－２８６１.ＷＡＮＧＹＣꎬＹＡＮＧＸＦꎬＺＨＡＯＱＣꎬｅｔａｌ..Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｓｏｉｌｂａｓｅｄｏｎｂｉｎａｒｙｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ[Ｊ].ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌ.ꎬ２０１９ꎬ３９(９):２８５５－２８６１. 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土壤重金属含量的高光谱遥感反演方法综述
土壤重金属含量的高光谱遥感反演方法综述摘要：随着工业生产规模的扩大、城市环境污染的加剧和农用化学物质种类、数量的增加，土壤重金属污染因其程度加剧、面积扩大而备受关注。
重金属污染物在土壤中移动差、滞留时间长、难被微生物降解，并可经水、植物等介质最终影响人体健康，因此对重金属污染的定量监测非常有必要并且意义重大。
高光谱遥感技术的发展为宏观、快速获取土壤重金属元素信息提供了新的契机，目前国内外学者基于土壤反射光谱特征，运用多种统计分析方法成功地预测了多种土壤重金属元素的含量。
介绍了土壤的光谱特征及光谱特征波段的提取，对利用高光谱遥感技术估算土壤重金属含量的主要方法进行了总结，对影响模型精度的主要因素进行了讨论，介绍了模型在模拟多光谱数据方面的应用，最后对模型反演过程出现的不足及今后的研究方向进行了展望。
关键词：土壤重金属；高光谱遥感；估算方法；统计分析；预测精度中图分类号：tp79；s158；s153.6 文献标识码：a 文章编号：0439-8114（2013）06-1248-06土壤是人类赖以生存的主要自然资源之一，也是人类生态环境的重要组成部分[1]。
随着工业的发展和农业生产的现代化，大量污染物进入土壤环境，其中重金属是重要的污染物质之一[2]。
土壤污染中重金属主要指汞、镉、铅、铬以及类金属砷等生物毒性显著的物质，也指具有一定毒性的一般重金属如锌、铜、钴、镍、锡等，目前最令研究者关注的重金属是汞、镉、铅等。
土壤重金属污染不仅会造成农作物减产，质量下降，严重者会通过食物链影响人体健康，因此对土壤重金属含量进行监测非常必要。
传统的野外采样和室内化学分析方法具有测量精度高、准确性强等优点，但相对费时费力，而且很难获取大面积空间上连续的污染物含量分布信息。
遥感技术因其多时相、大面积等特点逐渐被研究者应用于土壤性质的监测，高光谱遥感则以其多且连续的光谱波段特点被应用于监测土壤重金属含量，可以实现大范围、非破坏性和非接触元素的快速测样[3，4]。
土壤重金属含量的高光谱遥感反演方法综述
土壤重金属含量的高光谱遥感反演方法综述摘要：随着工业生产规模的扩大、城市环境污染的加剧和农用化学物质种类、数量的增加，土壤重金属污染因其程度加剧、面积扩大而备受关注。
重金属污染物在土壤中移动差、滞留时间长、难被微生物降解，并可经水、植物等介质最终影响人体健康，因此对重金属污染的定量监测非常有必要并且意义重大。
高光谱遥感技术的发展为宏观、快速获取土壤重金属元素信息提供了新的契机，目前国内外学者基于土壤反射光谱特征，运用多种统计分析方法成功地预测了多种土壤重金属元素的含量。
介绍了土壤的光谱特征及光谱特征波段的提取，对利用高光谱遥感技术估算土壤重金属含量的主要方法进行了总结，对影响模型精度的主要因素进行了讨论，介绍了模型在模拟多光谱数据方面的应用，最后对模型反演过程出现的不足及今后的研究方向进行了展望。
关键词：土壤重金属；高光谱遥感；估算方法；统计分析；预测精度土壤是人类赖以生存的主要自然资源之一，也是人类生态环境的重要组成部分[1]。
随着工业的发展和农业生产的现代化，大量污染物进入土壤环境，其中重金属是重要的污染物质之一[2]。
土壤污染中重金属主要指汞、镉、铅、铬以及类金属砷等生物毒性显著的物质，也指具有一定毒性的一般重金属如锌、铜、钴、镍、锡等，目前最令研究者关注的重金属是汞、镉、铅等。
土壤重金属污染不仅会造成农作物减产，质量下降，严重者会通过食物链影响人体健康，因此对土壤重金属含量进行监测非常必要。
传统的野外采样和室内化学分析方法具有测量精度高、准确性强等优点，但相对费时费力，而且很难获取大面积空间上连续的污染物含量分布信息。
遥感技术因其多时相、大面积等特点逐渐被研究者应用于土壤性质的监测，高光谱遥感则以其多且连续的光谱波段特点被应用于监测土壤重金属含量，可以实现大范围、非破坏性和非接触元素的快速测样[3，4]。
由于土壤中重金属含量低，对土壤光谱曲线影响微弱，直接分析土壤样品重金属元素的特征光谱来估算其含量比较困难。
土壤速效养分高光谱检测方法研究
土壤速效养分高光谱检测方法研究土壤速效养分高光谱检测方法是一种基于高光谱技术的土壤养分检测方法。
通过对土壤样本进行高光谱扫描分析，可以获得土壤在不同波段下的反射率信息。
根据土壤光谱与养分含量之间的相关关系，可以建立光谱指数模型或多光谱模型，从而实现土壤养分含量的预测与评估。
在土壤速效养分高光谱检测方法的研究中，主要包括以下几个方面：1. 光谱数据采集：采集土壤样本的光谱数据，通常使用光谱仪或偏振光谱仪进行测量。
数据采集时需要选择适当的波长范围和光谱分辨率，以获得准确的光谱信息。
2. 数据预处理：对采集到的光谱数据进行预处理，包括大气校正、杂散光校正、数据标准化等。
预处理可以提高光谱数据的质量和可靠性，减少光谱数据的噪声和干扰。
3. 光谱特征提取：通过对光谱数据进行特征提取，可以获取与土壤养分含量相关的光谱特征。
一般来说，选择合适的光谱指数或光谱特征可以提高土壤养分含量的预测精度。
4. 建立光谱模型：基于光谱特征和养分含量之间的相关关系，可以建立光谱模型。
常用的建模方法包括回归分析、光谱指数模型、人工神经网络等。
通过模型训练和验证，可以实现土壤养分含量的预测和评估。
5. 模型评估和优化：对建立的光谱模型进行评估和优化，可以评估模型的预测能力和稳定性，并对模型进行改进和优化。
常用的评估指标包括相关系数、均方根误差等。
土壤速效养分高光谱检测方法的研究具有重要的应用价值。
通过高光谱技术可以非常快速地获取土壤养分含量信息，提高土壤养分管理的效率和准确性。
此外，该方法还可以帮助优化农业生产过程，减少肥料的使用量和环境污染。
因此，土壤速效养分高光谱检测方法在农业生产和土壤环境保护中具有广阔的应用前景。
土壤地面高光谱遥感原理与方法
土壤地面高光谱遥感原理与方法一、高光谱遥感概述高光谱遥感是一种利用光谱信息对地表物体进行遥感测量的技术。
它通过在电磁波谱的不同波段获取连续的光谱信息，实现对地表物体的高分辨率识别和分析。
高光谱遥感技术以其独特的优势，在地表植被、土壤、水体等领域得到了广泛应用。
二、土壤光谱特征土壤光谱特征是土壤中不同成分和结构的表现，反映了土壤类型、含水量、有机质含量等多种信息。
通过对土壤光谱特征的测量和分析，可以实现对土壤类型的识别、土壤含水量和有机质含量的估算等。
三、遥感数据处理遥感数据处理是利用遥感技术获取和处理地表信息的过程。
它包括数据预处理、图像校正、图像增强等步骤。
通过遥感数据处理，可以去除噪声、提高图像分辨率、增强图像特征等，为后续的图像分析和解译提供高质量的数据源。
四、模型建立与反演模型建立与反演是通过建立数学模型，将高光谱遥感数据与地表物体属性之间的关系进行定量描述。
常用的模型包括线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
通过模型建立与反演，可以实现对土壤参数的定量估算和预测。
五、土壤参数提取土壤参数提取是从高光谱遥感数据中提取有关土壤类型、含水量、有机质含量等参数的过程。
常用的方法包括光谱角映射、谱图匹配、主成分分析等。
通过土壤参数提取，可以获取丰富的土壤信息，为土壤学研究和农业管理提供有力的支持。
六、图像分类与解析图像分类与解析是根据已知的训练样本，将高光谱遥感图像中的像素划分为不同的类别或区域。
常用的方法包括监督分类和非监督分类。
通过图像分类与解析，可以将高光谱遥感图像转化为易于理解和使用的地理信息。
七、实例应用分析本部分将通过具体案例详细介绍高光谱遥感在土壤学研究中的应用。
例如，对某种特定土壤类型的识别和分类，利用高光谱数据预测土壤中的有机质含量、水分含量等关键参数，以及高光谱数据在土地利用变化监测和农业管理中的应用等。
这些案例将展示高光谱遥感在土壤学研究中的广泛应用和潜力。
八、结论与展望本文总结了高光谱遥感在土壤学研究中的应用原理和方法，展示了其相对于传统方法的优势。
土壤有机质含量高低的判断标准
土壤有机质是土壤中非常重要的组分，对土壤的肥力、结构和微生物活性有着重要的影响。
判断土壤有机质含量的高低对于农业生产和土壤环境保护具有重要的意义。
下面将从土壤有机质含量的定义、影响、检测方法和判断标准等方面进行论述。
一、土壤有机质含量的定义1.1 有机质的概念有机质是土壤中的一个重要组分，主要来源于植物残体、动物粪便、微生物和土壤生物的分解和转化。
有机质含量高低反映了土壤的肥力状况，对土壤的肥力和物理性质起着重要的调节作用。
1.2 有机质含量的计量方法有机质的含量通常以有机碳的含量来表示，因为有机碳是有机物中的主要组成元素。
通常以土壤中有机碳的百分比表示土壤的有机质含量，也可以用有机物的含量来表示。
二、土壤有机质含量的影响2.1 对土壤肥力的影响土壤有机质含量高，意味着土壤中有机质的供给充足，有机质可以为作物生长提供养分，提高土壤的保水保肥性能，改善土壤通气性和渗透性，增加土壤的肥力。
2.2 对土壤微生物活性的影响土壤中的有机质是微生物繁殖和活动的重要营养来源，土壤有机质含量的高低直接影响着土壤微生物的数量和活性。
有机质含量高的土壤通常有更多的微生物裙落，对土壤的生物活性有着重要的促进作用。
三、土壤有机质含量的检测方法3.1 体积法体积法是一种最为常用的土壤有机质含量测定方法，通过测定土壤样品的体积和质量，计算出土壤中有机质的含量。
这种方法操作简便，成本低廉，适用范围广泛。
3.2 气相色谱法气相色谱法是一种比较精确的土壤有机质含量测定方法，通过气相色谱仪测定土壤中有机物中的有机碳含量，计算出土壤有机质的含量。
这种方法精度高，适用于科研和检测实验等领域。
四、土壤有机质含量的判断标准4.1 土壤有机质含量的级别划分根据土壤中有机质的含量，可以将土壤分为含有机质的高、中、低三个级别。
一般来说，有机质含量在3以上的属于高有机质土壤，1-3的属于中有机质土壤，低于1的属于低有机质土壤。
4.2 土壤有机质含量的评价标准根据不同土壤类型和用途的需求，土壤有机质含量的评价标准也会有所不同。
高光谱、土壤养分反演
高光谱、土壤养分反演[高光谱、土壤养分反演]，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答在农业生产中，了解土壤的养分含量对于作物的生长和产量具有重要的意义。
然而，传统的土壤采样和实验室测试方法费时费力，并且难以覆盖大范围的土地。
幸运的是，随着遥感技术的发展，高光谱遥感成为一种快速、高效、非破坏性的土壤养分反演方法，能够在广泛的农业应用中发挥重要作用。
高光谱遥感利用光谱辐射能力强的遥感仪器，通过测量不同波长范围内的光线反射、吸收和辐射特性，获得土壤和植被的高光谱数据。
这些高光谱数据能够提供土壤细微特征和成分的信息，包括土壤颜色、湿度、有机质含量、氮、磷、钾等关键养分。
那么，如何利用高光谱数据进行土壤养分反演呢？下面，我们将一步一步进行详细的解答。
第一步：高光谱数据获取首先，需要利用高光谱仪器对农田中的土壤进行实地遥感测量。
这些高光谱仪器可以搭载在航空器或卫星上，实现大范围的高光谱数据采集。
测量期间，仪器会记录不同波长下土壤和植被的辐射反射率。
第二步：建立光谱库接下来，需要建立一个包含不同土壤养分含量的光谱库。
这个过程需要采集一定数量的土壤样本，并进行实验室测试，得到样本的养分含量数据。
然后，将这些土壤样本与高光谱数据进行关联，建立光谱特征与养分含量之间的关系。
第三步：光谱预处理由于高光谱数据中可能包含大量的噪声和冗余信息，为了提高养分反演的准确性，需要对光谱数据进行预处理。
预处理方法包括波段选择、去除冗余信息、噪声过滤、光谱数据标准化等。
第四步：建立反演模型在预处理完成后，需要建立土壤养分反演模型。
常用的模型包括多元线性回归模型、支持向量机模型、人工神经网络模型等。
这些模型可以基于光谱数据和现有的土壤养分含量数据，通过建立回归关系，实现光谱与养分含量之间的定量关联。
第五步：模型验证和优化建立反演模型后，需要对模型进行验证和优化。
可以利用一部分已知养分含量的土壤样本，通过模型预测其养分含量，并与实验室测试结果进行对比验证。
土壤砷含量高光谱估算模型研究
中图 分 类 号 ： ７ ；Ｓ ５ ． ＴＰ ９ １ １９
选取能涵盖该 市 主要母 质 和土 壤类 型 的 ９ ７个 采样 点 ，
引 言
第 １ 国际 土 壤 学 大 会 的 主题 为 “ 壤 科 学 的 前 沿 ：技 ８届 土 术 与 信 息 时代 ” 会 议 指 ｌ 必 须 通 过 新 的 科 学 技 术 与 方 法 的 ， 叶 ‘
土壤 砷 含 量 高光 谱估 算模 型研 究
郑 光 辉 ， 生 路 ，吴 绍 华 周
１ ．南京大学地理 与海洋科学学院 ，江苏 南京 ２ ．南京信息工程大学遥感学院 ， 江苏 南京 ２ ０ ９ １０３ ２ ０ ４ １０４
摘
要 以实验室 内测取 的土壤反射光谱为研究对象 ，利用 Ｐ Ｓ Ｌ Ｒ方法建立反射 光谱 与土壤 Ａｓ 含量之间的
第３ 卷 ， ｌ １ 第 期 ２０ １１年 １月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖｏ ． １ Ｎｏ １ ｐ １ ３ １ ６ １ ３ ， ． ，ｐ ７— ７
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔ ａ ａ ｙ ｉ
Ｊ ｎ ａｙ ０ １ ａ ｕ ｒ ，２ １
模型 ， 通过 交叉验证 、 估算检验建模精度 ， 探讨利 用反 射光谱估算 土壤 Ａ 含 量的可行性 。通过 比较不 同光 ｓ 谱预处理方法 、 同光谱分辨率和不 同 Ｏ 含量条件 下建模 、验证 和估算 结果 。表 明，ＭＳ 小 Ｍ Ｃ方法 可 以有 效 去除散射的影响而取得较好的结果 （ 估算 Ｒ －０ ７ ｌ Ｒ Ｄ－ １ ８ ７ ＲＭＳ Ｐ ＿ １ ） 不 同光谱 分辨率结 果 ．１ ， Ｐ － ．２ ， Ｅ 一１ ６ ３ ，
基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究
精度 ， 初步探讨这几种建模方法 的可行性 和建模效果 ，以期 找 到能够有 效预测土壤有机质的最优算 法 。
谱之间的关系模型 。 中，最普遍 的是一 些线性 模型 ，例 如 其
多元逐步线性 回归（ Ｌ 、 ＭＳ Ｒ） 偏最小二乘 回归 （ Ｌ Ｒ 、 Ｐ ｓ ） 主成 分 回归（ Ｃ 等 。 Ｐ Ａ） 另外 ，一些数据挖 掘技术也 逐渐被 用于这 方面的分析研究 中， 例如人工神经 网络（ Ｎ） 支 持 向量机 Ｎ Ａ 、
法相 比， 可见／ 近红外光谱技术具有快速 、简便 、无污 染 、 不 破坏等特点 ， 还可直接 在 田间进行 原位 光谱 采集『 ，节省 ｌ ］
Ｂ Ｔ预测效 果不 佳。本研究 的主要 目的是 ：（ ） １ 利用 各种数据 处理算 法 ， 特别是 以非线性模型 为核心 的三种 数据挖掘技术 对采 自中国浙江省的 ４ １ ４ 个水 稻土 样品建立 可见／ 近红外光
文献标识码 ： Ａ Ｄ Ｉ ０ ３ ６／．ｓｎ １ ０—５ ３ ２ １ ）９２ ９ —６ Ｏ ：１． ９ ４ｊｉ ． ０ ００ ９ （０ ２ ０ —３ ３０ ｓ
中图 分 类 号 ： ７ ／ １ ３２ ＴＰ ９Ｓ ５ ．
量进行 建模研究 ， 自都取得 了不错 的预测精度 。 各
引 言
土壤有机质 作 为土 壤 的重要 组 成部 分 ，无 论 在土 壤肥 力、 环境保护还是农业 可持续发展 等方面都发挥着 重要 的作 用。 近年来 ，利用可见 ／ 红外 光谱 技术 获取 土壤 有机 质含 近
法， 并结合离散小波变 换 和特征选 择等 方法对 土样有 机碳 、 粘 土含 量和 ｐ Ｈ进行 了建模 与 比较 。 究发现 ，对全谱数据 研
建 模 ， ＶＭ 方 法 最 优 ，其 次是 ＭＡ Ｓ ＲＳ和 Ｐ Ｓ 再 次 是 ＲＦ Ｌ Ｒ， ，
透射式红外光谱法测定土壤有机质含量
透射式红外光谱法测定土壤有机质含量一、透射式红外光谱法概述透射式红外光谱法是一种利用红外光谱技术对物质进行定性和定量分析的方法。
该技术基于物质分子对特定波长红外光的吸收特性，通过分析吸收光谱来识别和测量物质的组成。
在土壤学领域，透射式红外光谱法被广泛应用于土壤有机质含量的测定，因其具有操作简便、分析速度快、无需复杂样品前处理等优点。
1.1 透射式红外光谱法的基本原理透射式红外光谱法的基本原理是，当红外光通过土壤样品时，土壤中的有机质分子会吸收特定波长的红外光，导致透射光强度的减弱。
通过测量不同波长下的透射光强度，可以构建土壤样品的红外吸收光谱。
土壤有机质的特定吸收峰对应于其分子结构中的化学键，通过分析这些吸收峰，可以定性和定量地分析土壤中的有机质含量。
1.2 透射式红外光谱法的应用领域透射式红外光谱法在土壤学领域的应用非常广泛，主要包括：- 土壤有机质含量的快速测定：为土壤肥力评估和土壤管理提供重要参数。
- 土壤污染监测：通过分析土壤中特定有机污染物的红外吸收特征，进行污染程度评估。
- 土壤矿物质组成分析：除了有机质，土壤中的矿物质成分也可以通过红外光谱进行识别。
二、透射式红外光谱法测定土壤有机质含量的方法透射式红外光谱法测定土壤有机质含量的方法包括样品准备、光谱采集、数据处理和结果分析等步骤。
2.1 样品准备样品准备是透射式红外光谱法测定土壤有机质含量的首要步骤。
首先，需要采集代表性的土壤样品，然后进行干燥、粉碎和筛分，以获得均匀的土壤粉末。
为了提高光谱分析的准确性，通常需要对土壤样品进行适当的化学处理，如去除土壤中的碳酸盐或进行其他形式的样品纯化。
2.2 光谱采集光谱采集是利用红外光谱仪对土壤样品进行扫描，记录不同波长下的透射光强度。
在这一步骤中，需要选择合适的波长范围，通常在4000 cm^-1 至 400 cm^-1 之间，因为这个范围内包含了土壤有机质的典型吸收峰。
光谱采集过程中，需要控制环境条件，如温度和湿度，以减少外部因素对光谱数据的影响。
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野外实地土样
方差分析
光谱数据质量及可重复性分析
较佳的几何测 试条件
统一的表面处理 方法
较佳的土壤 样品粒径
统一室内土壤光谱测试方法及流程
土样室内 光谱测试
基于人工 SOM 梯 度的 SOM 含量高 光谱参数模型
多
土壤属
元
性测试
统
计
分
析
方
法
基于野外实地土样 的 SOM 含量高光 源环境
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
已有的土壤有机质光谱研究
土壤反射光谱与土壤有机质含量呈显著负相关（ Al-Abbas, A.H., 1972；Krishnan P.等 ,1980）； 有机质中不同的成份光谱特性不一样（徐彬彬，1991； Demattê 等，1999；李震宇等, 1999; 牛灵安等, 2001 ) ； 有机质含量可以从土壤反射光谱中得到一定程度上的反应 ( Krishnan等, 1980；徐彬彬，戴昌达，1980；Henderson等, 1992；Sudduth等, 1993；Bon-Dor等，1995；Chang, C. W.等， 2002；McCarty等，2002 )；
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
有机质含量= Kdlog1/(r0.623)6/d 0.6236 dlog1/(r0.564)4/d 0.5644
式中，K为回归常数，r 为反射值，λ为波长 （ Krishnan 等，1980） 。
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
0.6 1 富里酸 Humic acid 2 胡敏酸 Fulvic acid
0.4
0.2
反射系数 Reflectance
0.0 400
600
800
1000
波长 Wavelength(nm)
图4 胡敏酸和富里酸反射光谱曲线（徐彬彬等，1991）
花岗岩风化物 花岗岩风化物 花岗岩风化物 板岩风化物 板岩风化物 板岩风化物 第四纪红色粘土 第四纪红色粘土 河流冲积物 河流冲积物 海湖沉积物 紫色砂页岩风化物
湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 湖南长沙 浙江湖洲 湖南长沙
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
土壤有机质含量高光谱预测模型研究
土壤样品的采集、风干与制备
室内光谱测试过程的不确定性研究
SOM 含量高光谱预测模型研究
不同几何条件测试 条件对土壤光谱质 量的影响
样品不同表面 处理过程的光 谱差异性
不同粒径土样 品重复测试
利用较佳粒径样品 制作各个土类（或 土属）SOM 梯度
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2.3 试验设计
（1）室内光谱测试过程的不确定性研究
室内几何测试条件对高光谱质量的影响
表1 试验因素与水平设置
土壤表面处理及粒径对室内土壤高光谱数据的可重复性影响 表面处理：表面刮平处理，表面稍压平处理 粒 径：5mm，2mm，1mm， 0.5mm， 0.28mm， 0.145mm
土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
（3）研究方法
土样的采集和制备 人工模拟SOM梯度土壤原始样品按常规方法采集(鲁如坤，
2000)，野外实地SOM梯度土壤样品采样范围在所选采样点的 1m×1m面积内，采样深度0~15 cm。
土壤样品理化性质的测定 对所有土样的机械组成、SOM含量及速效N、P、K等理化性质
h为弓曲差。
图5 样品的散点图及回归曲线 （徐彬彬，1980）
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
1.2 研究目的和意义
基于土壤高光谱变化规律，建立各类试验土壤相应SOM含 量高光谱预测模型，并探求所建模型之间的差异性。
人工模拟SOM梯度试验 探索在较为严格地控制土壤其他理化特性不变的条件，不同
徐彬彬、戴昌达（1980）
通过对南疆土壤研究发现，土
壤有机质与土壤光谱在600nm波
段处的弓曲差（即土壤光谱反
射系数曲线在550nm和650nm两
个波段的光谱反射系数的平均
值与600nm波段处的光谱反射系
数的差值）极显著负相关
弓
logY=0.1271-1.0830logh
曲 差
R=-0.81**
式中，Y为有机质含量 （%），
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
（2）基于土种的SOM含量高光谱预测模型及其差异性研究
人工模拟SOM梯度： 12种土壤（表3） 野 外 土 样： 两种土壤（青紫泥和红黄泥）
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
表2 被试土壤名称及相应发育母质
采用常规方法进行测试(鲁如坤，2000)。
SOM梯度样品的制备
用过量双氧水氧化法弃除样品中的SOM，有机质被完全氧化后，过 量的过氧化氢用加热法排除(中国科学院南京土壤研究所, 1978)。
土壤编号 土 种（相当于系统分类中的土系或所属类别）
母质名称
采样地点
01 麻沙泥（铁渗水耕人为土） 02 麻沙菜园土（肥熟旱耕人为土） 03 花岗岩红壤（富铝湿润富铁土） 04 黄泥田（铁聚水耕人为土） 05 板岩红壤（粘化湿润富铁土） 06 黄菜园土（土垫旱耕人为土） 07 红黄泥（铁聚水耕人为土） 08 红菜园土（土垫旱耕人为土） 09 河潮泥（简育水耕人为土） 10 潮菜园土（肥熟旱耕人为土） 11 青紫泥（吴山系） 12 紫泥田（简育水耕人为土）
土种SOM含量与土壤光谱特性之间的关系。 野外实地土壤样品SOM数据
研究建立自然条件下以土种为建模单元的SOM含量高光谱 预测模型。
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2、技术路线及试验设计
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土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究
2.1 技术路线
应用研究得到的室内土壤高光谱数据获取的统一方法，结合 传统土壤理化特性分析技术，研究基于土种的SOM含量高光 谱预测模型及其差异性（技术路线如图6所示）。