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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1、浙江大学博士学位论文土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究姓名：周清申请学位级别：博士专业：土壤学指导教师：王人潮20040501土壤有机质含量高光谱预测模型及其差异性研究周清浙江大学农业遥感与信息技术研究所浙江大学环境与资源学院资源科学系摘要人口增长与资源有限性之间的矛盾所引起的影响人类生存的一系列问题，促进了遥感与信息技术在农业领域中的应用，精确农业因此成为农业生产中解决不合理利用资源而带来的资源退化、环境恶化等问题、提高农业生产效率的重要手段。精确农业的发展迫切要求遥感技术提供快速、准确的地表信息(Moran等，1997).高光谱遥感技术作为国际遥感科学领域的研究前沿和热点，由于其既

2、具各常规遥感对农作物及其生长环境监测的大面积、适时、非破坏性等优点，同时又能够通过其精细光谱优势提高农业的分类的精度和准确性，动态地监测和分析作物的健康状况与影响作物产量的环境因素，因此其在农业领域已表现出非凡的研究潜力。土壤作为农业生产的基础，其各种生产要素数据是精确农业的保证。SOM作为土壤的重要组成部分，不仅能为作物提供所需的各种营养元素，同时对士壤结构的形成及改善上壤物理性状有决定性作用，SOM在土壤中含量的多少。常常作为衡量土壤肥力高低的一个重要指标，应用高光谱技术阐释SOM光谱规律及对SOM在土壤中的含量进行定量分析已成为土壤研究的焦点之一。但由于室内土壤高光谱数据的采集方法尚不统

3、一，加上高光谱波段窄而能量弱。受到外界种种因素的干扰大，因而所采集到的高光谱数据的共享性受到很大程度的限制;同时，已有研究在对SOM光谱特性进行研究时，很少考虑士壤个体本身组成物质的差异性对SOM光谱表现的影响，从而在某种程度限制了研究结果的应用和推广。本论文以SOM高光谱规律的土壤类型差异性为中心，从室内高光谱数据获取过程中的不确定性及其影响因素着手，研究室内几何测试条件、士壤样品表面处理方法及土壤样品的粒径差异对室内土壤高光谱数据质量及重复性的影响，并利用人工模拟SOM梯度方法对土壤高光谱的土壤类型差异性进行比较分析，同时利用野外水稻土样品，建立了发育于不同母质的青紫泥和红黄泥SOM含量高

4、光谱预测模型并比较研究模型间的差异性。研究成果如下:(I)理化性质相近的水稻土在土壤前处理相同、光源为50W的卤素灯、探头视场角为8。的条件下，对光源距离、探头距离和光源照射角度三个几何条件对室内土壤高光谱数据的样本曲线数据的波动性和离散性的影响分析表明，光源距离、光源照射角度对土壤高光谱样本曲线数据的波动性和离散性影响显著，影响的显著程度因波段不同而有一定的差异，而探头距离的影响不显著;利用150的光源照角度、30cm的光源距离和15cm作为室内十壤高光谱测试儿何条件能获得质量相对较高的室内土壤高光谱数据。(2)土壤样品表面处理和土样粒径均对土壤样品4个测试方向的原始样本曲线数据的离散性和5

5、次重复测试的平均反射系数的离散性有明显影响，不同质地的土壤所受到的影响大小不一样。表面压平处理方法及Imm粒径条件下，不同质地的土壤总体上都能获得具有相对较小的测试方向上的标准差向量及多次重复测试反射系数平均值之间的标准差向量，是室内测试较理想的表面处理方法和合适的土壤粒径选择。(3)从土壤样品野外采集到室内光谱数据的测试，保证三个环节的“相同”是获取具有较高共享性室内土壤高光谱数据的前提。第一个环节的“相同”是指田间土壤样品采集时的剖面位置一致，如表层土都采集0--15em深度范围内的土壤，且所采集的样品应能尽量具各研究对象的代表性:第二个环节的“相同”是指土圾制备过程中的一些前处理条件应一

6、致，建议土壤光谱测试样品的粒径1mm,风干土壤样品测试前在40`C恒温条件下烘24小时，然后密闭冷却24小时，测试时土壤表面进行稍稍压平处理;第三个环节的“相同”是保证测试光照条件的一致性，建议在50W卤素灯、8‘探头角条件下，采用15”的光源照角度、30cm的光源距离和15cm作为室内土壤高光谱测试几何条件，测试时除遵循光谱测试指南的要求外，还须保证参考板表面与测试土壤样品的表面在同一平面上。(4)经对相同母质发育的不同类型土壤及不同母质发育的相同类型土壤之间的反射光谱特性进行分析后发现，两种情况下土壤光谱的反射系数在数值高低和变化趋势上都有显著差异，土壤间的反射系数大小与som含量之间都没

7、有明显的负相关特性。成土环境和母质本身矿物组成的不同分别在上述两种情况下造成土壤间矿物组成及sort组成的差异，这是产生以上结果的主要原因。<5)人工模拟som梯度条件下，对不同土壤类型(土种)的光谱特性分析结果表明，不同类型的土壤，其som含量多元线性回归高光谱预测模型中包含的波段变量的个数及其位置都有明显差别，土壤本身矿物组成和som中腐殖酸组成的差异是这一结果的主要原因。(6)通过对河湖沉积