江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究

论文摘要

人类文明诞生与发展的基础。现代工业的发展,使土壤承受了过多的污染物,现代农业的发展,使土壤出现各种退化现象,生产力降低。为实现高效、高质量的农业生产,对土壤进行快速、准确的测定与评价是一个必要的前提条件。传统的土壤调查评价需要通过野外采样及复杂的化学分析,存在费时、费力等不足。必须寻找新的技术方法来满足现代精准农业的发展。土壤光谱是对土壤各种属性的综合反映。土壤光谱分析技术具有分析速度快、成本低、无危险、无破坏、可同时反演多种成分等特点,为土壤研究提供了新的手段与方法。遥感特别是高光谱遥感为实现大范围、实时土壤监测与分析提供了新的途径。电子过程及振动过程使不同物质在光谱曲线上表现出特征吸收带,这些特征吸收带或其组合是进行物质识别及定量估算的依据。土壤是由众多物质组成的复杂有机体,土壤光谱是这些组成物质综合作用的结果。利用土壤光谱特征可以对土壤组成物质或化学属性进行定量估算,但其机理及规律尚需探讨。主要研究结论如下：（1）土壤中重要的组成物质如有机质、粘土矿物等具有明显的光谱特征,但一些重金属等微量元素及重要化学属性如pH值等没有光谱特征。由于它们与铁、有机质、粘粒等的相关性,也是可以进行定量估算的。（2）利用偏最小二乘回归方法提取潜变量建立回归模型,并将潜变量作为输入建立人工神经网络,结果显示人工神经网络可以取得较偏最小二乘回归更优的结果。支持向量机可以通过三种参数寻优方法得到最优参数,其结果与人工神经网络相似,但稳定性更好。一阶导数（FD）可以去除部分线性或接近线性的背景、噪声光谱对目标光谱的影响,在各种处理方法中结果最优。不同分辨率光谱数据估算有机质含量的结果表明随采样间隔增加,建模、交叉验证和检验的结果逐渐减小的规律。（3）平滑光谱及一阶微分光谱可以估算东台地区土壤有机质、全氮含量和pH值,以及宜兴地区土壤有机质、As、Ca、Na含量及pH值。但对东台地区速效磷、速效氮、总盐、Na、Cl、及C/N（碳氮比）的结果较差。利用主成分法分别制作7个剖面表层土壤光谱及剖面平均光谱的主成分分值图,发现剖面平均光谱较表土光谱可以更好反映土壤类型。（4）在整个350-2500nm波段范围内,三个地区有机质与反射率成负相关关系,有机质对反射率的影响集中在可见近红外波段。东台地区的有机质含量与反射率相关系数曲线同昆山、宜兴地区不同,可能是有机质组成及分解阶段的差异引起的。有机质和全氮与反射率的相关系数曲线相似度很高,利用反射光谱估算土壤全氮含量的机理在于全氮与有机质的相关性。利用反射光谱可以估算土壤pH值是由于pH值与有机质、粘土矿物等的相关性,但不同地方pH值的影响因素不同,估算pH值的机理也是不同的。（5）模拟TM和ASTER两种传感器的反射光谱,对4种土壤属性进行偏最小二乘回归和逐步多元回归的结果显示偏最小二乘回归优于逐步多元回归,ASTER结果优于TM结果。（6）ETM遥感图像中提取的采样点反射率受地表植被的影响较大,各波段反射率与土壤As、有机质（OM）及pH值的相关性较差。利用光谱分解技术可以在一定程度上解决目前存在的植被覆盖造成的混合像元的问题,但必须有同时段测量的室外土壤及植被光谱。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及选题意义
• 1.2 高光谱遥感及其在土壤中的应用
• 1.2.1 高光谱遥感及发展
• 1.2.2 高光谱遥感在土壤中的应用
• 1.2.3 国内外土壤光谱研究进展
• 1.3 本文的研究目标与研究内容
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究内容
• 1.4 拟解决的问题
• 第二章 研究区概况
• 2.1 昆山概况
• 2.1.1 自然地理条件
• 2.1.2 社会经济条件
• 2.2 东台概况
• 2.2.1 自然地理条件
• 2.2.2 社会经济条件
• 2.3 宜兴概况
• 2.3.1 自然地理条件
• 2.3.2 社会经济条件
• 第三章 数据的获取及预处理
• 3.1 土壤样本的采集和预处理
• 3.1.1 昆山样本采集
• 3.1.2 东台样本采集
• 3.1.3 宜兴样本采集
• 3.2 土壤主要属性分析
• 3.2.1 土壤理化性质
• 3.2.2 土壤砷全量
• 3.2.3 土壤属性统计
• 3.3 土壤光谱数据获取与断点校正
• 3.3.1 光谱测量
• 3.3.2 光谱曲线的断点校正
• 第四章 土壤光谱特性分析
• 4.1 反射光谱学基本原理
• 4.1.1 电子过程
• 4.1.2 振动过程
• 4.2 昆山地区土壤光谱曲线分析
• 4.3 东台地区土壤光谱曲线分析
• 4.4 宜兴地区土壤光谱曲线分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 土壤属性定量估算
• 5.1 建模方法与光谱预处理
• 5.1.1 建模方法介绍
• 5.1.2 光谱预处理
• 5.2 数据集划分
• 5.3 昆山地区土壤属性定量估算
• 5.3.1 昆山地区土壤有机质含量定量估算
• 5.3.2 昆山地区土壤质地偏最小二乘回归定量估算
• 5.3.3 昆山地区土壤pH值定量估算
• 5.3.4 昆山地区土壤中As元素含量定量估算
• 5.4 东台地区土壤有机碳、总氮、pH值定量估算
• 5.4.1 PLSR定量估算有机碳、总氮、pH值
• 5.4.2 不同耕种年限土壤多光谱曲线分析
• 5.4.3 各土壤剖面光谱曲线分析
• 5.4.4 土壤剖面光谱曲线反映土壤类型的可行性研究
• 5.5 宜兴地区土壤有机质、砷、钙、钠含量、pH值定量估算
• 5.5.1 PLSR定量估算土壤有机质、砷、pH值、Ca、Na含量
• 5.5.2 不同种植年限菜地土壤剖面光谱曲线分析
• 5.5.3 土壤剖面光谱曲线反映农用地利用方式的可行性研究
• 5.6 土壤光谱估算土壤属性对比分析
• 5.6.1 土壤光谱估算有机质、全氮含量对比分析与讨论
• 5.6.2 土壤光谱估算pH值对比分析与讨论
• 5.7 本章小结
• 第六章 模拟多光谱传感器及TM影像反射率估算土壤属性
• 6.1 多光谱传感器数据模拟方法
• 6.2 模拟TM传感器及结果分析
• 6.3 模拟ASTER传感器及结果分析
• 6.4 TM与ASTER结果比较分析
• 6.5 昆山地区TM影像估算土壤属性
• 6.5.1 遥感图像处理
• 6.5.2 模拟TM反射率与TM地表反射率比较
• 6.5.3 TM图像反射率估算土壤属性试验
• 6.6 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 主要结论
• 7.2 特色与创新点
• 7.3 研究展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表论文
• 致谢