褐土参数的高光谱反演研究
利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度
利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度第一篇：利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度摘要：高光谱技术作为一种新兴光谱技术，被广泛应用于植物的无损检测中，植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。
利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层“图谱”数据，在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上，通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析，探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。
关键词：高光谱技术；叶绿素；反演0 引言植物通过光合作用获取营养物质，在植物光合作用中，植物细胞中的叶绿体占据了重要的地位，而叶绿体中的色素有叶绿素（叶绿素a，叶绿素b 和叶绿素a+b）与类胡萝卜素（胡萝卜素和叶黄素）。
其中，叶绿素是植物光合作用中最重要的色素，其作为主要吸收光能的物质，直接影响植物光合作用的光能利用率。
叶片单位面积的叶绿素含量是植物总体生长状况的一个重要指标。
叶片叶绿素含量的测定可以用来检测和研究植物突变、压力和营养状态，作物压力和萎黄病的检测对精细农业具有重要的潜在影响[1]。
随着光谱技术的发展，其被应用到各个领域。
而高光谱技术作为光谱技术的一种，由于具有众多优点，在光谱检测方面应用十分广泛，备受人们的青睐。
人类肉眼的视觉范围在380~780 nm 之间，而高光谱的波段非常宽，一些高光谱仪器的波段达350~2 500 nm。
因此，通过高光谱技术可以对绿色植物进行叶绿素的检测和定量分析。
本文对高光谱技术在植物，特别是在经济作物的叶绿素含量检测和定量分析中的应用加以概述[2]。
成像系统简介及数据处理1.1 高光谱成像技术简介高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或数百条光谱信息。
其成像特点是：光谱范围广（200~2 500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）和图谱合一等。
基于高光谱影像仪的土壤养分含量反演方法
基于高光谱影像仪的土壤养分含量反演方法高光谱影像仪是一种非常有用的工具，可用于获取土壤信息。
其中之一的关键应用是反演土壤养分含量。
本文将探讨基于高光谱影像仪的土壤养分含量反演方法。
引言：土壤养分含量是决定作物生长与发育的重要因素之一。
传统的土壤检测方法需要采集大量土壤样本，并进行实验室分析。
这种方法费时费力且成本高昂。
高光谱影像仪则提供了一种更为高效和经济的手段来反演土壤养分含量。
通过对土壤颜色和光谱特征的获取与分析，可以快速准确地推测土壤养分含量。
一、高光谱影像仪的原理高光谱影像仪能够获取物体在可见光和近红外波段的连续光谱反射率信息。
它的工作原理是利用光电二极管或光电探测器捕捉不同波段的光信号，形成高光谱图像。
这些光谱图像能够提供物体在不同波段的光谱响应，进而揭示物体的物化特性。
二、土壤养分含量反演方法1. 数据采集利用高光谱影像仪对土地进行无损扫描，收集大量土壤光谱数据。
这些光谱数据可以包括来自不同波段的连续光谱反射率信息。
2. 数据预处理对采集到的光谱数据进行预处理，包括去除植被遮挡、大气校正、波段选择等，以确保数据的准确性和有效性。
3. 光谱特征提取根据土壤光谱数据，提取一系列光谱特征。
这些特征可以包括主成分分析、一阶导数、比值指数等。
通过对这些特征的分析，可以揭示土壤中养分含量与光谱特征之间的关系。
4. 模型训练与建立利用光谱特征和实测土壤样本的养分含量数据，建立反演模型。
常用的模型包括最小二乘支持向量机（LS-SVM）、主成分回归（PCR）等。
通过反复迭代和优化，得到具有良好准确度的反演模型。
5. 养分含量反演利用建立好的反演模型，对采集到的土壤光谱数据进行反演，推测土壤中各种养分的含量。
反演结果可以呈现为高光谱空间图像或养分含量分布图。
三、高光谱影像仪的优势和应用1. 高时空分辨率：高光谱影像仪能够以较高的时空分辨率获取土壤光谱数据，提供更详细的土壤信息。
2. 非破坏性测量：与传统土壤检测方法相比，高光谱影像仪无需采集土壤样本，不会对土壤结构和质量造成破坏。
土壤含水量高光谱遥感定量反演研究进展
土壤含水量高光谱遥பைடு நூலகம்定量反演研究进展
刘 影 1,2，姚艳敏 1,2
（1农业部农业信息技术重点实验室，北京 100081； 2中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081）
摘 要：高光谱遥感因其光谱信息丰富，在土壤含水量的反演中得到了广泛的应用。通过对土壤含水量
遥感监测方法进行了归纳总结，对比分析了微波法、热红外法、光学法和高光谱法监测土壤含水量的优
缺点以及适用范围；重点分析总结了土壤含水量高光谱遥感定量方法，简要阐述了统计模型和机理模型
反演土壤含水量的研究进展，特别对辐射传输模型和几何光学模型 2 个机理模型进行了说明，将近年来
国内外学者在基于机理模型的土壤含水量遥感反演研究中获得的成果进行了归纳总结，并提出了存在
的问题以及今后的研究方向。
关键词：高光谱；土壤含水量；遥感反演；机理模型
中图分类号：TP79
文献标志码：A
论文编号：casb15090128
Research Progress of Soil Moisture Quantitative Inversion by Hyperspectral Remote Sensing Liu Ying1,2, Yao Yanmin1,2
微波法可以监测土壤表层几厘米到几十厘米的土 壤含水量，具有稳定的物理基础，即水分和干土的介电 常数相差较大 ，土壤含水量越高 ，介电常数也越高 ，所 以可以通过微波信号判断土壤介电常数的大小来获取 土壤含水量。微波监测法包括主动微波监测法和被动 微波监测法 2 种。在主动微波监测方面，目前的研究 主要是利用统计方法建立土壤含水量与后向散射系数 之间的函数关系来反演土壤含水量 ，如 Dobson 等 、 [1] Oh 等[2]、Shi 等[3]对裸土的水分含量进行了反演研究 ； Roger 等[4]、鲍艳松等 对 [5] 于有植被覆盖的地表土壤含 水量进行了反演研究 ，取得较为理想的结果。被动微 波监测的本质是利用微波辐射计测得物体的亮温 ，然 后与土壤含水量建立经验统计关系或通过已有的物理 模型反演土壤水分含量，如 Njoku[6]、乔平林[7]等进行了 亮温与土壤水分之间的关系研究 ，并建立二者的回归 方程；Jackson 等[8]针对大尺度范围内的土壤含水量制 图进行了研究。微波监测法的优点是能够不受天气条 件限制，全天时、全天候工作，对植被、土壤具有一定的 穿透能力 ，监测精度较高。缺点是难以消除植被覆盖 以及地表粗糙度对土壤水分含量反演的影响。
高光谱遥感反演土壤重金属的研究进展
高光谱遥感反演土壤重金属的研究进展作者：付泉来源：《名城绘》2020年第09期摘要：土壤是生态系统中的重要组成部分，它具有一定的自我净化能力，能够改善地下水的污染，也可以对市区内的绿化提供基础保障，同时为城市的环境带来可持续发展。
普通传统的监测方法，需要采集大量的样本数据，这样会对研究区的土壤损害严重，不能满足实时快速的获取，不能达到城市土壤的快速调查要求。
高光谱遥感影像主要是空间分辨率、光谱带数多和强烈的连续性等优势，为了提高定量预测的准确性，传统的分析方法正在被遥感反演的方法取而代之。
关键词：土壤重金属;高光谱;光谱数据预处理;定量估算模型;空间分布1 土壤重金属的危害及调查方法土壤是地球上自然环境中生态系统发展必不可少的物质基础，人类的生产生活也与土壤密不可分。
由于人类的活动使土壤的理化性质和环境发生比较大的变化[1]。
土壤是生态系统中的重要组成部分，它具有一定的自我净化能力，能够改善地下水的污染，也可以对市区内的绿化提供基础保障，同时为城市的环境带来可持续发展[2]。
预防和治理城市中土壤重金属污染应该引起重视。
对城市土壤重金属的调查和治理对保护人们的生活环境方面有很大的意义。
西安市是陕西省的省会，同时也是我国西部和北方内陆地区的金融中心。
近些年来随着西安市经济的高速增长，城市的规模在不断扩大，无论是人口还是汽车的数量都在迅速增长，对城市土壤造成的污染也越来越多[4]。
本论文在此背景下，通过定量遥感反演技术，对西安市主城区内的土壤样本进行野外采集并在实验室内分析土壤样本的光谱特性，建立研究区土壤重金属含量定量反演的高光谱反演模型。
利用遥感卫星影像对研究区五种土壤重金属含量进行污染制图。
2国内外研究现状2.1国外研究现状遥感反演技术至今已经有百年的历史，但是高光谱遥感作为一门前沿的技术至今只有二十年的发展历程[5]。
从1920年以后国内以及国外的许多土壤研究工作者投身于土壤光谱曲线特性的研究，并且取得很大一部分的成就。
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]。
土壤有机质高光谱反演模型研究
土壤有机质高光谱反演模型研究王祥浩【期刊名称】《《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2019(033)005【总页数】6页(P34-39)【关键词】神经网络; 土壤有机质; 高光谱; 反演模型; 小波分析【作者】王祥浩【作者单位】安徽理工大学测绘学院安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】P237土壤有机质是土壤理化信息的重要一项。
传统的获取土壤有机质含量的方法因其耗时耗力而无法满足精细农业的需要。
如何快速准确地获取土壤有机质含量信息已成为农业技术人员要面对的重要课题。
高光谱遥感是利用对电磁波波长变化十分敏感的传感器来获取感兴趣物体很多波长很窄的电磁波段反射率信息的一种方法，由于它能够获得上千个窄波段的光谱信息,因而能产生1条完整而连续的地物光谱曲线[1]。
大量研究表明：土壤有机质含量对土壤光谱曲线有明显的影响,可以通过分析理化性质和土壤光谱之间的关系建立反演模型，从而达到监测和评价土地质量的目的[2]。
目前,相关的国内与国际学者在利用土壤的反射率光谱估算其对应土壤有机质含量方面已取得了较为丰硕的研究成果。
徐彬彬、戴昌达[3]通过对新疆南部地区土壤研究发现,土壤有机质与土壤光谱600 nm波段处的弓曲差呈现极显著负相关。
Ston和Baumgartner[4]研究发现,在实验室测定400～2 400 nm范围内有机质含量变化的土壤光谱时,近红外波长范围800～2 400 nm没有因土壤有机质存在而引起的吸收峰。
而Galva等[5]通过研究证实土壤反射光谱在550～700 nm处的吸收峰主要是由土壤中的有机质引起的。
沙晋明[6]等对8个不同环境条件下形成的土壤样本剖面上的各个土层进行光谱测量,通过土壤的有机质含量与土壤反射光谱间的相关性分析,发现在376 nm、616 nm、724 nm波段附近两者存在较好的负相关性。
Mathews[7]等发现有机质含量同500～1 200 nm的光谱反射率相关较好。
高光谱反演叶面积指数 影响因素
高光谱反演叶面积指数影响因素摘要:叶面积指数是一种重要的植物生长参数,可以反映植物叶片在单位地面积上的叶片面积。
为了更好地监测和管理农作物生长状况，采用高光谱成像技术反演叶面积指数，已成为研究热点。
本文主要对高光谱反演叶面积指数的影响因素进行了探讨，并提出了相应的对策和建议。
引言高光谱成像技术是一种有效的反演叶面积指数的方法。
它基于高光谱数据的分析和处理技术，可以快速准确地获取植物的光谱信息，从而实现对叶面积指数的反演。
本文将从高光谱反演叶面积指数的影响因素出发，分析它们的影响因素和反演方法，并提出相应的建议。
1.植被生长状况植被生长状况是影响高光谱反演叶面积指数的最主要因素之一。
由于植被生长的不同阶段具有不同的光谱反射性质和叶面积指数，因此需要在不同的生长阶段对植被进行监测和反演。
2.大气影响大气对高光谱数据的传输和反演是产生误差的主要因素之一。
大气中的水汽、氧气、二氧化碳等气体对光谱的吸收和反射会产生干扰，影响反演结果的准确性。
3.地表覆盖材料地表覆盖材料的类型和构成也是影响高光谱反演叶面积指数的重要因素之一。
不同的地表材料对光谱的吸收和反射作出不同的响应，因此需要对地表材料进行分类，以便更好地反演叶面积指数。
4.遥感数据处理方法高光谱数据的处理方法也是影响叶面积指数反演精度的一个因素。
其中主要有光谱强度校正、空间校正和数据预处理等处理方法。
合理运用这些方法可以有效地提高反演准确性和精度。
1.常规的基于光谱反演方法通过高光谱数据和叶面积指数的关系建立光谱反演的模型，进行对叶面积指数的反演。
2.机器学习方法机器学习是一种使用计算机算法，通过分析大量数据来预测未来发展趋势的方法。
机器学习模型包括支持向量机、随机森林、神经网络等，这些模型可以有效地提高反演结果的准确性。
对策和建议1.充分考虑植被生长因素，对不同阶段的植被进行监测和反演。
2.合理选择高光谱数据处理方法，避免由数据处理带来的误差和干扰。
土壤有机质高光谱自反馈灰色模糊估测模型
山东农业大学学报(自然科学版),2023,54(4):495-499VOL.54NO.42023 Journal of Shandong Agricultural University(Natural Science Edition)doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2023.04.003土壤有机质高光谱自反馈灰色模糊估测模型于锦涛1,李西灿1,曹双1,刘法军2*1.山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安2710182.山东省地质矿产勘查开发局第五地质大队,山东泰安271000摘要:为克服光谱估测中的不确定性和提高光谱估测精度，本文利用灰色系统理论和模糊理论建立土壤有机质高光谱估测模型。
基于山东省济南市章丘区和济阳区的121个土壤样本数据，首先对土壤光谱数据进行光谱变换，根据极大相关性原则选取光谱估测因子；然后，利用区间灰数的广义灰度对建模样本和检验样本的估测因子进行修正，以提高相关性。
最后，利用模糊识别理论建立土壤有机质高光谱自反馈模糊估测模型，并通过调整模糊分类数进行模型优化。
结果表明，利用区间灰数的广义灰度可有效提高土壤有机质含量与估测因子的相关性，所建估测模型精度和检验精度均显著提高，其中20个检验样本的决定系数为R2=0.9408，平均相对误差为6.9717%。
研究表明本文所建立的土壤有机质高光谱自反馈灰色模糊估测模型是可行有效的。
关键词:土壤有机质;高光谱遥感;估测模型中图法分类号:TP79;S151.9文献标识码:A文章编号:1000-2324(2023)04-0495-05Self-feedback Grey Fuzzy Estimation Model of Soil Organic Matter Using Hyper-spectral DataYU Jin-tao1,LI Xi-can1,CAO Shuang1,LIU Fa-jun2*1.School of Information Science and Engineering/Shandong Agricultural University,Tai’an271018,China2.The Fifth Geological Brigade of Shandong Geological and Mineral Resources Exploration and Development Bureau, Tai’an271000,ChinaAbstract:To overcome the uncertainty in spectral estimation and improve the accuracy of spectral estimation,a hyper-spectral estimation model of soil organic matter is established in this paper by using grey system theory and fuzzy theory.Based on121soil samples from Zhangqiu and Jiyang districts of Jinan City,Shandong Province,the spectral data are firstly transformed and the spectral estimation factors are selected according to the principle of great correlation;then,the estimation factors of the modeling samples and the test samples are corrected by using the generalized greyness of the interval grey number to improve the correlation.Finally,the fuzzy estimation model with self-feedback of soil organic matter based on hyper-spectral is established by using the fuzzy recognition theory,and the model is optimized by adjusting the fuzzy classification number.The results show that the correlation between soil organic matter content and estimation factors can be effectively improved by using the generalized greyness of interval grey number,and the accuracy of the built estimation model and the test accuracy are significantly improved,among which the determination coefficient of20test samples is R2=0.9408,and the average relative error is6.9717%.The study indicates that the grey fuzzy estimation model with self-feedback of soil organic matter using hyper-spectral data developed in this paper is feasible and effective. Keywords:Soil organic matter;Hyper-spectral remote sensing;stimation model土壤有机质是评定土壤肥力的一个重要指标，快速获取土壤有机质含量对发展精准农业具有现实意义[1]。
基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型比较
基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型比较
叶勤1姜雪芹1李西灿2林怡1
【摘要】摘要：以土壤多样化的陕西省横山县为研究区域，比较了3种基于高光谱数据的土壤有机质含量反演模型，在实验室利用ASD Field Spec FR地物光谱仪对横山县野外采集的土壤样品进行光谱测定,并通过重锯酸钾氧化容量法测定土壤有机质含量。
然后对原始光谱反射率的倒数进行微分运算获得其一阶导数光谱，将原始光谱反射率、一阶导数光谱分别与土壤有机质含量进行相关性分析，得到相关性系数「较高的特征波段的一阶导数光谱，直接建立基于—阶导数光谱的多元线性逐步回归分析(MLSR)模型。
同时针对这些相关性系数较高的特征波段的一阶导数光谱进行主成分分析(Principal component analysis, PCA),利用主成分分析得到的结果分别建立BP神经网络反演模型(PCA-BP)和多元线性逐步回归分析模型(PCA-MLSR)。
用上述3种方法进行土壤有机质含量反演,并对3种反演结果进行精度验证与比较。
实验分析结果表明：在3种模型中，基于主成分分析结果构建的PCA-BP模型在土壤有机质含量反演中决定系数(R2)最高，为0.893 0 ,均方根误差(RMSE)为0.118 5% ; 其次为运用全部主成分PCA分析结果构建的多元线性逐步回归模型，R2为0.740 7 , RMSE为0.161 3% ;而采用一阶导数光谱反射率构建的多元线性逐步回归模型中,最佳反演模型R2仅为0.689 9 , RMSE为0.171 0%。
由此说明,PCA-BP模型有机质含量反演精度明显高于多元线性逐步回归模型，利用全部主成分进行多元逐步回归，其有机质含量反演精度优于仅用累计方差贡献率大于90%的主成分进行多元逐步回归的精度，可以更好地反演土壤有机质的含量。
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。
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演随着人类的生产生活活动不断增加，土壤环境受到了越来越多的影响和破坏。
其中，土壤含铁量是影响土壤质量和生态环境的一个重要指标。
高光谱遥感技术具有良好的获取土壤信息的能力，可以通过反演分析得到土壤信息，为土壤环境管理提供有力支持。
本文探讨了基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法。
一、高光谱遥感数据高光谱遥感技术可以获取很多波段的光谱信息，通常包括400~2500nm波段，每个波段的数据都对应一个像元。
这些数据可以用来反演土壤信息，包括土壤含铁量、有机质含量、水含量等指标。
二、BP神经网络BP神经网络是一种前向反馈的多层感知机，它能够通过反向传播算法对输入输出数据进行学习和训练。
BP神经网络可以实现非线性映射，是一种强大的预测和分类工具。
1. 数据预处理高光谱数据处理包括辐射定标、大气校正、空间纠正、噪声处理等。
预处理的结果会直接影响反演结果的准确度和精度。
2. 特征提取特征提取是高光谱反演的关键步骤，它可以将高光谱数据转化为具有代表性的特征指标，从而简化数据处理，提高预测准确度。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、小波变换等。
BP神经网络的训练是通过反向传播算法实现的，它可以根据已有的训练数据学习到数据之间的关系，从而预测未知数据。
BP神经网络的训练包括初始化权重、前向传播、误差反向传播、权重更新等步骤。
4. 模型优化为了提高模型的预测准确度和泛化能力，可以采用一些模型优化方法，如正则化、交叉验证等。
四、实验结果分析通过对某地土壤含铁量高光谱数据进行反演实验，得到了较为精确的反演结果。
在网络规模为5-15-1的情况下，均方误差MSE为0.003，相关系数R为0.965，说明BP神经网络反演土壤含铁量方面具有较高的精度和可靠性。
综上，基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法具有很高的精度和可靠性，可以为土壤环境管理提供有力支持。
高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展_贺军亮
引用格式：Ｈｅ Ｊｕｎｌｉａｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｓｈｕｙｕａｎ，Ｚｈａ Ｙｏｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ Ｓｏｉｌ Ｈｅａｖｙ Ｍｅｔａｌ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｂｙ Ｈｙ－ｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２０１５，３０（３）：４０７－４１２．［贺军亮，张淑媛，查勇，等．高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展［Ｊ］．遥感技术与应用，２０１５，３０（３）：４０７－４１２．］ｄｏｉ：１０．１１８７３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－０３２３．２０１５．３．０４０７收稿日期：２０１３－１１－２９；修订日期：２０１５－０３－１４基金项目：国家自然科学基金面上项目（４１３７３１１２），国家自然科学青年基金项目（４１２０１２１５）资助。
作者简介：贺军亮（１９７９－），男，河北石家庄人，讲师，主要从事环境遥感方向的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｅｊｕｎｌｉａｎｇ０９２７＠１６３．ｃｏｍ。
通讯作者：查 勇（１９６３－），男，江苏南京人，教授，主要从事环境遥感方向的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｚｈａ＠ｎｊｕｎ．ｅｄｕ．ｃｎ。
高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展贺军亮１，２，张淑媛２，查 勇１，蒋建军１（１．南京师范大学地理科学学院虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京 ２１００４６；２．石家庄学院资源与环境科学学院，河北石家庄 ０５００３５）摘要：土壤重金属污染是当今重要的世界性环境问题之一。
如何快速高效地获取土壤重金属含量及分布信息是进行污染风险评价及预测研究的前提。
高光谱遥感具有无损、实时获取信息的优势，利用高光谱技术反演土壤重金属含量仍处于探讨阶段，对其反演机理和建模方法的研究成果进行了介绍和分析。
认为充分研究不同类型土壤对重金属的吸附特性，是深入理解重金属含量反演机理的基础。
加强不同土壤类型、不同污染程度的案例对比分析，发展光谱信号处理方法，引入非线性建模算法，构建重金属形态量反演模型，是土壤重金属含量遥感估算研究的重要研究方向。
褐土参数的高光谱反演研究
褐土参数的高光谱反演研究作者：刘征韩晨霞赵旭阳马艳艳来源：《湖北农业科学》2013年第12期摘要：土壤反射光谱的研究是土壤学研究的热点之一。
以石家庄市饮用水源二级保护区褐土为研究对象，测定了研究区36个土壤样本的3个指标（pH、有机质、全盐量）和其可见光近红外波段（400～900 nm）的光谱特征，对反射光谱进行5种变换（反射率的一阶导数、倒数及其一阶导数、倒数对数及其一阶导数），通过单相关分析，选取最佳变换进行主成分分析，最后利用多元逐步线性回归建立3种定量估算模型，对比找出最优模型，并进行检验。
结果表明，研究区400～900 nm波段光谱及其5种变换形式中，土壤反射率倒数对数的一阶导数与pH相关性最好，671～680 nm波段相关系数最大为0.54；反射率倒数一阶导数与有机质的相关性最好，441～450 nm波段相关系数最大为0.32；反射率及其一阶导数与全盐量的相关性最好，891～900 nm和851～860 nm波段相关系数较大，分别为0.60和0.68。
土壤pH的反射率模型决定系数最大为0.79，验证精度为0.026，有机质的一阶导数模型决定系数最大为0.78，验证精度为0.350，全盐量模型一阶导数模型最优，决定系数为0.731，验证精度为0.529。
关键词：褐土；高光谱；反演；多元逐步回归中图分类号：S127；S11+4；S151.9+5 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）12-2757-06High Spectral Inversion of Cinnamon Soil ParametersLIU Zheng，HAN Chen-xia，ZHAO Xu-yang，MA Yan-yan（ Department of Resources and Environment， Shijiazhuang University， Shijiazhuang 050035， China）Abstract： The study on soil reflectance spectral is one of the hot spots in soil science. Selecting the cinnamon soil in the second-level protection zone of drinking water source in Shijiazhuang city as the object of study， pH， the content of organic matter and total salt， and the near infrared（400～900 nm） spectrum features of 36 soil samples were measured. Then 5 kinds of transform （reflectivity derivative， reciproal and its derivative， reciproal logarithmic and its derivative） on reflection spectrum were made. The best transform was selected by single correlation analysis and the principal components analysis was conducted. Finally， three quantitative estimation models were established using the multivariate gradually linear regression and measured. The results showed that the correlation between soil reflectivity reciprocal logarithmic derivative and pH was the best and the correlation coefficient was up to 0.54 at 671～680 nm band. The correlation between reflectivity reciprocal of the first derivative and the organic matter was the best， and the maximum correlationcoefficient was 0.32 at 441～450 nm band. The correlations between the reflectance and its first derivative correlation and the total salt content were the best， the maximum correlation coefficients at 891～900 nm and 851～860 nm band were 0.60 and 0.68 respectively. The determination coefficient of the soil pH reflectance model was 0.79 and its verify accuracy was 0.026. The determination coefficient of the soil organic matter reflectance derivative model was 0.78 and the verify accuracy was 0.350. The optimal model of total salt content was the reflectance first derivative model， its determination coefficient and verify accuracy were 0.731 and 0.529 respectively.Key words： cinnamon soil； high spectral； inversion； multivariate gradually linear regression土壤是自然生态环境的一个重要组成部分，是地圈系统最活跃、最富生命力的圈层，它与人类的生产和生活活动有着极其密切的关系。
基于集成学习的砂姜黑土含水量高光谱反演研究
Hyperspectral inversion study of Vertisol soil moisture content based on ensemble learningWANG Zhigang 1,HUANG Ziqi 2,HE Chenglong 1,CAI Taiyi 1*,FENG Yuqing 1,LU Ningjing 1,DOU Huanheng 1（1.School of Surveying and Land Information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,China; 2.College of Geographical Science,Harbin Normal University,Harbin 150025,China ）Abstract ：To improve the accuracy of soil moisture estimation in Vertisols,this study took the Vertisol in Xiping County,Henan Province,China,as its research object and conducted hyperspectral measurement in the laboratory by configuring soil samples with different moisture contents after implementing smoothing （SR ）,logarithm of the inverse[LOG （1/R ）],first-order differentiation （FD ）,multiple scattering correction （MSC ）,and continuum removal （CR ）spectral transformation processes on the soil sample hyperspectral data.The best feature bands were identified by combining the successive projection algorithm （SPA ）with the machine learning methods of partial least squares regression （PLSR ）and support vector machine regression （SVR ）and stacking （Stacking ）integrated learning methods were used to construct the soil water content inversion model.The results showed that the information related to soil water content was most enhanced inthe MSC-transformed spectra.The SPA algorithm was able to downscale and extract feature information from the water content spectraldata of the Vertisol.The Stacking integrated model,which integrated PLSR and SVR after MSC transformation based on the reflection spectra,had the highest coefficient of determination （R 2=0.963）and the lowest root mean square error （RMSE =1.7）.This study indicatesthat the Stacking integrated learning model is the best inversion model for Vertisol moisture content.It effectively improves the accuracy and generalization ability of the model.Keywords ：soil moisture content;hyperspectral;Vertisol;stacking ensemble;partial least squares regression;support vector machineregression基于集成学习的砂姜黑土含水量高光谱反演研究王志刚1，黄子琪2，贺成龙1，蔡太义1*，冯玉庆1，陆宁静1，窦焕衡1（1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作454000；2.哈尔滨师范大学地理科学学院，哈尔滨150025）收稿日期：2023-03-23录用日期：2023-08-24作者简介：王志刚（1994—）男，河南夏邑人，硕士研究生，研究方向为土地资源管理。
基于高光谱成像技术的土壤中各种污染物的快速溯源方法研究
基于高光谱成像技术的土壤中各种污染物的快速溯源方法研究一、前言土壤污染已成为世界范围内的一个现实问题。
污染源种类繁多，包括化学物质、放射性物质、农药等。
对于土壤污染的治理、预防和分析，需要一个快速溯源的方法。
高光谱成像技术通过其在不同波段反射率的区别，可以快速溯源土壤中的各种污染物，因此，基于高光谱成像技术的土壤中各种污染物的快速溯源方法值得深入研究和探讨。
二、高光谱成像技术简介高光谱成像技术，是通过计算机将传感器对地物反射和辐射信号区分成许多细窄波段，并且记录下不同波段的光谱反射率，再通过数据处理构建出高精度的光谱图像。
与多光谱成像技术相比，高光谱成像技术可以采集更多的光谱波段，解析目标对象的材料特征更加精细，对于进一步提高分析精度具有较大的潜力。
三、高光谱成像技术在土壤污染溯源中的应用1. 处理流程在利用高光谱成像技术进行土壤污染溯源时，需要进行如下处理流程：采集实验数据→预处理→特征提取→建立模型→模型评价→结果分析。
2. 预处理对于高光谱数据而言，需要进行预处理来去除噪声等对应用分析的干扰因素，预处理流程通常包括遥感数据预处理、光谱数据预处理、样本数据处理等。
在土壤污染溯源中，需要分析土壤中的各种污染物种类及其浓度，应当对光谱数据进行统一化处理，如特征标准化、均值中心化等。
3. 特征提取通过将高光谱数据进行特征提取，可以将目标物质的波长范围提取出来并与已知的物质进行对比，从而快速溯源污染物。
常用的特征提取算法有主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、小波变换方法、高斯滤波器等。
4. 建立模型通过预处理和特征提取之后建立模型，将高光谱图像处理为特征变量，再通过统计方法、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、模糊建模、多元线性回归等方法辨别污染物种类及其浓度。
5. 模型评价对建立的模型进行模型拟合度、预测精度等方面的评价，评价方法包括交叉验证、自主验证等。
6. 结果分析根据模型分析结果，对污染物种类和浓度进行分析和评估。
高光谱成像在土壤污染检测中的优势
高光谱成像在土壤污染检测中的优势高光谱成像在土壤污染检测中的优势近年来，土壤污染问题日益严重，给环境和人类健康带来了巨大的威胁。
传统的土壤污染检测方法往往需要耗费大量时间和资源，而且在检测结果的准确性和全面性方面存在一定的局限性。
然而，高光谱成像技术的出现，为土壤污染检测带来了许多优势，极大地提高了检测的效率和准确性。
首先，高光谱成像技术具有多光谱信息的优势。
相比于传统的土壤采样和化验分析，高光谱成像技术可以提供更为全面和详细的数据。
它能够捕捉到土壤中各种污染物质的光谱特征，不仅能够检测到主要的重金属污染物，还可以检测到一些微量元素和有机物污染物，提供了更加全面的土壤污染信息。
其次，高光谱成像技术具有高分辨率的优势。
传统的土壤采样和化验分析往往需要将土壤样品送往实验室进行检测，这不仅耗时耗力，还可能导致检测结果的不准确性。
而高光谱成像技术可以实现对土壤进行实时、无损、连续的监测。
通过遥感技术，可以对大面积的土地进行成像，实现对土壤污染的全面检测。
同时，高光谱成像技术还可以实现对土壤的局部检测，以实现对特定区域的精确定位和监测。
此外，高光谱成像技术还具有快速和经济的优势。
传统的土壤污染检测方法需要进行大量的采样和实验，耗费时间和资源。
而高光谱成像技术可以实现对土壤的快速监测和分析，大大缩短了检测的时间和成本。
最后，高光谱成像技术还可以与其他技术相结合，共同应用于土壤污染检测。
例如，可以将高光谱成像技术与地理信息系统（GIS）相结合，实现对土壤污染的空间分布和变化趋势的分析。
此外，高光谱成像技术还可以结合机器学习算法，实现对土壤污染的自动识别和分类。
综上所述，高光谱成像技术在土壤污染检测中具有多光谱信息、高分辨率、快速经济以及与其他技术相结合的优势。
随着技术的不断发展，相信高光谱成像技术将在土壤污染检测中发挥越来越重要的作用，为保护环境和人类健康提供有力的支持。
土壤理化性状的高光谱定量反演研究进展-广东农业科学
土壤理化性状的高光谱定量反演研究进展曾桂香1,2袁戴军1(1.华南农业大学农业部耕地保育重点实验室/国土资源部建设用地再开发重点实验室,广东广州510642;2.华南农业大学公共管理学院,广东广州510642)摘要:传统的土壤理化性状分析方法是基于化学的分析方法,这种方法在研究大尺度空间土壤特性时要消耗大量的时间、人力、物力,具有较大的局限性。
较传统的土壤分析方法而言,基于高光谱定量反演土壤性状的方法具有省时、大尺度、低成本高效率等特点,因此引起广泛地关注,在土壤快速监测、土壤质量评价及精细农业管理等方面具有广阔的应用前景。
分析了近年来国内外高光谱反演土壤参数的研究情况,结果表明,当前高光谱定量反演土壤理化性状取得较大的进展,同时指出其不足并提出了进一步的研究方向。
关键词:土壤;高光谱;反演模型;理化性状中图分类号:S151.9文献标识码:A文章编号:1004-874X(2014)24-0063-05Review of retrievals of soil parametersfrom hyperspectral dataZENG Gui-xiang1,2,DAI Jun1(1.Key Laboratory of A rable Land Conservation of Ministry of A griculture/Key Laboratory of the Ministry of Land andResources for Construction Land Transformation,South China A gricultural University,Guangzhou510642,China;2.College of Public Management,South China A gricultural University,Guangzhou510642,China)Abstract:There is widespread interest in the use of spectroscopy as quick,large-scale and cost effective alternative to standard soil analysis procedures which has limitations in study of large-scale spatial characteristics of soil.The spectroscopic methods to analyze soil properties is considered a promising approach for addressing soil quality, environmental monitoring and precision agriculture management etc.This paper reviewed the main development of the application of spectroscopy for measuring soil physicso chemistry parameters and then pointed out the shortages in the researches of soil properties using the spectroscopic methods,finally prospected the development tendency of the technology.Key words:soil;hyperspectral data;retrieval model;physico chemistry properties土壤是时空连续的变异体,受成土母质、气候、地形、生物等成土因子的影响及成土过程的不同,具有高度的空间异质特性[1]。
高光谱数据定量反演植物生化组分研究的开题报告
高光谱数据定量反演植物生化组分研究的开题报告
一、研究背景与意义
植物的生长和代谢过程中，产生了大量的生化组分，包括叶绿素、类胡萝卜素、蛋白质等，这些生化组分对植物的生长发育和健康状态具有重要的影响。
因此，研究植物生化组分的变化规律对于提高植物产量、改善农业生产质量、保护生态环境具有重要的意义。
高光谱遥感技术提供了一种非接触、高效、高精度的手段，可获取植被表面反射光谱信息，从而定量反演植物生化组分含量。
目前，高光谱遥感技术已广泛应用于农业、林业、地质、环境等领域，但目前对于植物生化组分的定量反演研究仍处于起步阶段，需要进一步深入探索。
二、研究内容与方法
本研究将以高光谱遥感数据为基础，采用定量反演方法，研究植物生化组分的含量，主要内容如下：
1.数据采集：在试验田块选取一种主要作物（如小麦、玉米等）作为研究对象，采用高光谱遥感数据采集设备进行数据采集。
2.数据处理：对采集的高光谱数据进行预处理，包括波段选择、亮度校正、大气校正等步骤，以获得质量更高的遥感数据。
3.建立模型：采用化学计量学反演模型，建立植物生化组分含量与高光谱数据之间的数学模型。
4.模型验证：采用交叉验证等方法，验证模型的准确性和可靠性。
5.应用研究：将所建立的模型应用于实际生产中，为农业生产、生态环境保护等提供技术支持。
三、预期结果及意义
本研究预期可以建立对植物生化组分含量的定量反演模型，实现对植物叶面范围内生化组分含量的快速、准确测量和分布信息的提取分析，具有广阔的应用前景。
本研究将为农业生产、环境保护等领域提供技术支持，有助于推进我国农业科技的发展和提高农业生产效率，为国家的粮食安全和可持续发展作出贡献。
高光谱遥感反演植被生化组分研究的开题报告
高光谱遥感反演植被生化组分研究的开题报告一、研究背景与意义随着遥感技术和计算机技术的发展，高光谱遥感技术逐渐被广泛应用于植被生态研究中。
植被生化组分既是植物内在特性的表现，同时也是植物尤其是农业作物生长发育、产量形成、品质优劣等因素的重要指标。
利用高光谱遥感技术可以获取大量的植被反射光谱，对植被的生长状态进行监测和评价，提取植被的生化组分信息，为农业生产和生态环境等领域提供了重要的实用价值。
因此，开展高光谱遥感反演植被生化组分研究具有重要的理论意义和实践意义。
二、研究内容和方法本研究将针对高光谱遥感技术反演农业作物的叶绿素、生物质、叶面积等植被生化组分进行研究，主要包括以下研究内容：1.高光谱遥感数据获取与预处理：获取农业作物不同生长阶段的高光谱遥感数据、卫星数据等数据资源，并对数据进行预处理，包括数据校正、大气校正、几何矫正等。
2.植被生化组分反演模型建立：建立适用于农业作物生化组分反演的遥感模型，包括基于经验的反演模型，基于物理反演原理的模型、机器学习等。
3.植被生化组分反演精度评价：评价不同反演方法和模型在不同生长阶段的反演精度，并探讨不同植被生化组分之间的相互关系和影响因素等。
三、预期成果及意义通过本研究，预期可以获取到农业作物不同生长阶段的高光谱遥感数据，并建立适用于该地区农业作物的高光谱反演模型，实现植被生化组分反演，提取叶绿素、生物质、叶面积等重要生化组分信息，并进行反演精度评价。
为农业作物的生长管理提供精准的信息支持，有助于农业生产的高效性、可持续性和资源利用率的提高。
同时，本研究成果还将有助于推动高光谱遥感技术在植被生态研究和生态环境监测中的应用，提升我国高光谱遥感技术的水平和能力，为生态文明建设和可持续发展做出贡献。
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别为 ０ ． ６ ０和 ０ ． ６ ８ 。土壤 ｐ Ｈ 的反射 率模 型 决定 系数 最 大为 ０ ． ７ ９ ， 验 证精 度 为 ０ ． ０ ２ ６ ， 有机 质 的一 阶 导数模 型 决定 系数最 大 为 ０ ． ７ ８ ，验证 精 度 为 ０ ． ３ ５ ０ ，全 盐量模 型一 阶 导数模 型 最优 ，决定 系数 为
研 究对 象 ， 试验 测 定 了研 究 区 ３ ６个土壤 样 本 的 ３个指标 （ ｐ Ｈ、 有机 质 、 全 盐量 ） 和 其可 见光 近红 外 波段 （ ４ ０ ０ ～９ ０ ０ ｎ ｍ） 的光 谱特 征 ， 对反 射 光谱进 行 ５种 变换 （ 反 射 率导数 、 倒 数及 其 导数 、 倒数 对 数 及 其 导数 ） ， 通 过 单相 关分 析 ， 选取 最佳 变换 进行 主 成分 分析 ， 最后 利 用 多元逐 步 线性 回 归建立 三 种定 量估 算模 型 ， 对 比找 出最优 模 型 ， 并进 行检 验 。 结果表 明 ， 研究区 ４ ０ ０ ～９ ０ ０ ｎ ｍ 波段 光谱 及其 ５ 种 变换形 式 中 ， 土壤 反射 率倒 数 对数 的 一阶 导数 与 ｐ Ｈ 相 关性 最好 ， ６ ７ １ ～６ ８ ０ ｎ ｍ 波段 相 关 系数 最
态化学因子。 传统的土壤研究 ， 土壤信息获取方法是进 行野外采样和室 内化学分析， 需要耗费大量人力 、 物力 和经济成本【 １ ］ 。 土壤光谱反射特性研究为土壤本身属性
的研 究 提供 了一个 新 的途径 和指标 ［ ２ １ 。目前光 谱仪 可 以
壤研究 中， 采用热红外光谱对土壤 属性进行 了估计 。 Ｃ ｓ ｉ ｌ ｌ ａ ｇ 等［ ５ １ 研究 了表层土壤样品的高光谱数据与土壤
见光 区 ６ １ ６ ． ５ ０ ６ ｎ ｍ波 段 附 近和 近红 外 区 ７ ２ ４ ． ０ ９ ７ ５ ｎ ｍ波 段 附近 有较好 的负相 关性 。郑 立华 等 利用 Ｂ Ｐ神 经 网
壤的光谱效应。 已有的研究结果表明， 用高光谱数据分析 土壤盐碱化 隋 况 ，建立土壤光谱与土壤盐分 （ 或电导率 Ｅ Ｃ ） 以及其他土壤参数（ 如ｐ Ｈ ） 之间的定量模型是实现土 壤盐分定量反演的基础阐 。
光谱测量和研究工作。前苏联是进行地物光谱特性研
究最 早 的国家 。 从２ ０世 纪 ２ ０ 年 代 以来 ， 国 内外 诸多 土
【 第一作者简介 】 刘
征（ １ ９ ７ ９ － ） ， 女， 河北涉县人 ， 讲 师， 硕士 ， 主要从事生态环境遥感研 究。
２ ０
河北 遥感
２ ０ １ ５年第 １期
沙晋明等［ ９ １ 通过土壤有机质含量与光谱特征对 比分 析 ，发现土壤有机质在紫外 区 ３ ７ ６ ． ７ ９ ５ ｎ ｍ波段附近 、 可
圈系统 最活 跃 、 最 富生命 力 的圈层 ， 它与人 类 的生 产 和 生 活活 动有 着极其 密 切 的关 系 。 土壤 中的有 机质 含量 、 ｐ Ｈ 等理 化参 数影 响作 物 对污染 物 的 吸收 ， 是重 要 的生
壤工作者一直致力于土壤光谱特性的研究 ，取得了可
喜 的成 绩 。 科学 研究 表 明土壤 理化 性质 中土壤 水分 、 土 壤 有 机质 含 量 、土壤 质地 等诸 多 因素对 土 壤光 谱有 明 显 的影 ￣ Ｓ Ｅ ４ ｊ 。 国外 Ｂ ｕ ｒ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ噌 次 将光谱 技 术应 用 到土
２ ０ １ ５年第 １期
褐 土 参数 的高 光谱反 演研 究
褐 土参 数 的高光 谱 反演 研 究
刘 征 韩晨 霞 赵旭 阳 马艳艳 （ 石 家庄学 院资源与环境科 学学院， 石 家庄 ０ ５ ０ ０ ３ ５ ）
摘 要 ：土壤反 射光 谱 的研 究是 土壤 学研 究的热 点之 一。 以石 家庄 市饮 几秒钟即可扫描获取
样 品 的反 射 光谱 曲线 ， 具 有 简单 、 快速 的特 点 。 因此 ， 研
究土壤理化参数和光谱参数之间的关系， 不仅可以为 定量分析土壤质量参数找到简单快速 、 不破坏样 品、 经
济 的新 方 法，而且 为卫 星遥 感 大 面积 反演 土 壤参 数 奠
０ ． ７ ３ １ ， 验证精 度 为 ０ ． ５ ２ ９ 。 关 键词 ：资源０ ２ Ｃ影像 生态监测 天津 市
中图分 类号 ： Ｐ ９ ３ ４ ； Ｐ ２ ３ ７ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ０ ４ ３ ９ — ８ １ １ ４ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２ 一
土壤是 自然生态环境的一个重要组成部分 ，是地
发现 ： 与一般耕地相 比， 盐分含量较高的土壤可见光和近 红外波段光谱响应较强； 而且土壤的盐分含量越高， 光谱
响应越强 ； 但在 红光 和绿光波段 ， 地 面植 被会影 响含盐 土
定理论基础。２ ０ 世纪 ８ ０ 年代以来 ， 土壤光谱研究已进
入高 光谱遥 感 阶段［ ３ １ 。 国内外许 多 遥感 研究 部 门 已经 开展 了大量 的地 物
中ｐ Ｈ、 电导率 和可 交换钠 含 量 （ ｎ ｓ ｃ） 的 回归模 型 ， 指 出 土 壤光 谱 在 可见 光 波 段 （ ５ ５ ０ — ７ ７ ０ ｎ ｍ） 、近 红 外 波 段 （ ９ ０ ０ — １ ０ ３ ０ ｎ ｍ， １ ２ ７ ０ — １ ５ ２ ０ ｎ ｍ ） 以 及 中 红 外 波 段 （ １ ９ ４ ０ — ２ １ ５ ０ ｎ ｍ， ２ １ ５ ０ — ２ ３ １ ０ ｎ ｍ， ２ ３ ３ ０ — ２ ４ ０ ０ ｎ ｍ） 的反 射 率 对于定量 分析盐碱 化有较好 的指示 作用 。 Ｂ ａ ｏ 等晰 究
大为 ０ ． ５ ４ ；反射率倒数一阶导数与有机质的相关性最好 ， ４ ４ １ ～４ ５ ０ ｎ ｍ 波段相 关系数最大为 ０ ． ３ ２ ；
反 射 率及 其 一阶 导 数 与全 盐 量 的相 关 性 最好 ， ８ ９ １ ～９ ０ ０ ｎ ｍ和 ８ ５ １ ～８ ６ ０ ｎ ｍ 波段 相 关 系数 最 大 分