基于高光谱的土壤有机质估测模型研究

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1、基于高光谱的土壤有机质估测模型研究山东农业大学毕业论文题目：基于高光谱的土壤有机质估测模型研究学院信息科学与工程学院学生姓名袁征指导教师李希灿副教授二○一一年六月十五日15基于高光谱的土壤有机质估测模型研究1引言1.1研究目的和意义山东省地处中国东部、黄河下游。全省耕地面积750.5万公顷，占农用地的64.77％，占土地面积的47.76％。全省人均土地2.53亩，居全国第27位，不及全国的20%，世界的7.5%，人均耕地1.21亩。有6个设区市人均耕地低于1亩，其中，淄博市人均耕地低于0.8亩的警戒线。山东省是人口大省，也

2、是农业大省。随着我省经济的发展，非农业用地逐年增加，人均耕地将逐年减少，土地的人口压力将愈来愈大。因此，加强土地质量监测是充分合理、科学利用耕地的一项紧迫任务。土壤有机质是土壤中各种营养元素的重要来源，是微生物必不可少的碳源和能源。土壤有机质含量的多少是土壤肥力的一个重要指标。传统的土壤养分化学测定方法由于精度较高仍然被广泛应用。但这些方法耗时、费力、有害或有污染的，很难在田间直接测定；对大范围周期性监测能力有限。另外，传统方法测点稀少、速度慢、范围有限,无法满足精准施肥技术、精准农业对土壤养分时空变异状况的要求。尽管地统

3、计学方法可以揭示土壤有机质的空间变异性，但需要利用传统方法采集、测定大量土壤样本，且精度低。近年来，高光谱技术的发展与应用，为快速监测土壤肥力提供了技术支持。利用高光谱数据可得到每个地物的连续光谱信息，从而可以依据地物光谱特征进行地物成分反演和地物识别[1]。目前，虽然一些学者利用高光谱遥感技术开展土壤有机质估测研究，取得了卓有成效的研究结果，但由于影响因素的多样性和复杂性，还有许多问题有待深入研究，尤其是建立高精度反演模型。研究与建立高精度土壤有机质高光谱反演模型，将为利用高光谱技术快速反演大区域内土壤有机质含量、研究其

4、空间分布规律、及时进行土壤营养诊断、动态监测土地质量，提供新的理论、方法和技术支持。这对提高我省农田科学管理水平、发展精细农业，具有重要的理论与实践意义。15基于高光谱的土壤有机质估测模型研究1.2国内外研究现状成像光谱遥感图像精细的光谱线构成了独特的超多维光谱空间，通过识别地物光谱的诊断特性，可以确定地球表层物质的类型和成分，使基于高光谱的土壤有机质含量定量化光谱反演成为可能[2]。从其应用过程来看，土壤有机质含量定量化高光谱反演可描述为：数据采集(地面采样和高空光谱影像)→光谱特征分析→反演因子提取→建立反演模型→反演

5、模型优化→地面与空中光谱匹配→区域分布反演→空间分布规律分析→指导生产实践。自20世纪60年代以来，国际上开始尝试利用光谱探测仪器陆续开展了土壤有机质反射光谱的定量反演研究工作。Karneili等人发现土壤有机质吸收特征主要表现在1720nm、2180nm和2309nm处[3]。Ben-Dor等对土壤的有机质分解过程进行了控制试验[4]，指出传统的从反射率估算土壤有机质的含量都会受土壤中有机质的分解阶段影响而出现偏差。Galvão等通过室内研究证实了土壤反射光谱在550～700nm处的吸收峰主要是由土壤中的有机质引起的，并

6、用AVIRIS图像高光谱资料分析了有机质与土壤反射光谱的关系[5]。Chang等从有机质结构组成的角度解释了近红外区的光谱特征，认为有机质成分复杂，功能团多样，因而其在近红外光谱区的光谱特性与其所含的功能团对应解释的难度很大，一般体现为降低整个谱线的反射系数。周清通过试验证明，土壤反射光谱由成土母质及成土环境的差异而导致的土壤类型之间矿物组成及其土壤有机质组成差异性，使得不同土壤类型的光谱反射系数曲线随土壤有机质的变化遵循不同的规律[6]。刘焕军等以黑土高光谱反射率为研究对象,分析黑土反射光谱特征主要影响因素。结果表明,成

7、土母质决定了土壤反射光谱的基本特征[7]。可见，分析土壤有机质的光谱特征应考虑到成土母质、成土环境、土壤类型等因素的影响。选取反演因子一般可利用单相关分析方法。选择与土壤有机质相关性较大的波段光谱反射率（或变换值）作为反演因子，或采用不同波段光谱反射率组合的方法[8]，也可以采用光谱吸收特征参数（如深度、宽度、对称度、面积、弓曲差）作为反演因子[9]。贺军亮等通过采用能量透射率较高的450~750nm可见光波段反射率均值R450-750对原始反射率R进行标准化比值处理，获得有机质诊断指数(OII)R/R450-470均值作

8、为自变量[10]。刘焕军等以15基于高光谱的土壤有机质估测模型研究反射率模拟模型系数为自变量建模[11],是一种创新尝试，值得借鉴。目前，土壤有机质含量光谱反演模型的建立主要采用统计回归分析方法[12]。Krishnan等在实验室测定400~2400nrn光谱范围内有机质含量变化的土壤光谱，并取反射光谱