高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

论文摘要

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG10（1/R）], Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG10（1/R）光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R■）和均方根误差（RMSEc）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R■）、均方根误差（RMSEp）和相对分析误差（RPDp）分别为0.88, 1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2:0.85～0.95,RMSE:0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴士文,王昌昆,刘娅,李燕丽,刘杰,徐爱爱,潘恺,李怡春,张芳芳,潘贤章

关键词: 剖面,土壤含水量,高光谱成像,偏最小二乘回归,最小二乘支持向量机,制图

来源: 光谱学与光谱分析 2019年09期

年度: 2019

分类: 基础科学,农业科技

专业: 物理学,农业基础科学,农艺学

单位: 土壤与农业可持续发展国家重点实验室中国科学院南京土壤研究所,中国科学院大学,金陵科技学院,长江大学农学院

基金: 国家自然科学基金项目(41401507,41601214),中国科学院战略性先导科技专项(XDB15040300),中国科学院南京土壤研究所“一三五”计划和领域前沿项目(ISSASIP1629)资助

分类号: O433;S152.7

页码: 2847-2854

总页数: 8

文件大小: 864K

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标签：剖面论文;  土壤含水量论文;  高光谱成像论文;  偏最小二乘回归论文;  最小二乘支持向量机论文;  制图论文;