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土壤有机质高光谱灰色模糊估测模型研究

土壤有机质高光谱灰色模糊估测模型研究

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作者：于锦涛山东农业大学

学位级别：硕士

土壤有机质能促进作物的生长发育,同时也常常被用于土壤肥力的评定中。高光谱遥感技术具有分辨率高、实时快速、信息丰富等诸多优点,已被广泛应用于土壤有机质监测等领域,对发展精准农业具有重要作用。但由于影响因素的复杂性,土壤光谱... 详细信息

土壤有机质能促进作物的生长发育,同时也常常被用于土壤肥力的评定中。高光谱遥感技术具有分辨率高、实时快速、信息丰富等诸多优点,已被广泛应用于土壤有机质监测等领域,对发展精准农业具有重要作用。但由于影响因素的复杂性,土壤光谱估测中不可避免地存在三种不确定性,即随机性、模糊性和灰色性,导致估测精度不太理想。因此,本文以济南市济阳区和章丘区作为试验区,基于采集的121个沙土和褐土土壤样本数据,综合应用统计分析、模糊识别理论和灰色系统理论,建立土壤有机质高光谱灰色模糊估测模型。主要的研究内容及结论如下:(1)分析了沙土和褐土的土壤光谱特性。首先对土壤光谱曲线进行平滑去噪,在剔除6个异常样本后,利用其余的115个土壤样本分别绘制沙土和褐土的分组光谱曲线,然后进行光谱特性分析。结果表明,47个沙土和68个褐土土壤样本有机质含量的分组光谱曲线走势基本一致;随着沙土和褐土土壤有机质含量的不断增加,土壤光谱反射率总体上逐渐降低;在350nm-1350nm波段,光谱反射率曲线随波长的增加而不断上升;在1500-1800nm波段,光谱曲线总体上呈现先上升后下降的趋势,并逐渐趋于稳定;在1400nm、1900nm波段附近,受到空气中水分的影响,光谱曲线波动剧烈,存在较大的噪声干扰;在1950nm-2100nm波段,光谱曲线的上升速度较快;在2200nm-2500nm波段,光谱曲线下降明显。(2)提取并修正了土壤有机质的光谱估测因子。首先分别采用对数、倒数、平方根等多种方法进行光谱变换,依据极大相关性且波段间尽可能离散的原则选择特征因子,然后利用区间灰数的广义灰度构建估测因子修正模型。结果表明,对数倒数的一阶微分和平方根倒数的一阶微分变换的效果较好,修正后估测因子与土壤有机质之间的相关系数得到显著提高。因此选取了对数倒数的一阶微分变换在524nm、569nm、1638nm、2063nm、2107nm、2126nm波段处的变换值和平方根倒数的一阶微分变换在854nm处的变换值作为土壤有机质的光谱特征因子,其相关系数分别为0.7407、0.7006、0.6955、0.7782、0.7654、0.7687和0.7050。在对估测因子修正后,建模样本的7个光谱估测因子与土壤有机质的相关系数分别为0.8102、0.7888、0.7459、0.7175、0.8131、0.8159和0.8120。(3)建立了土壤有机质高光谱灰色模糊估测模型。首先,利用估测因子的修正模型对建模样本的估测因子进行修正,利用正反向灰色关联度计算检验样本估测因子的广义灰度并修正估测因子。其次,基于模糊综合预测模式建立一种土壤有机质灰色模糊估测模型,并通过调整模糊分类数优化估测模型;基于自反馈模糊识别方法构建另一种土壤有机质自反馈灰色模糊估测模型,并通过权重的循环迭代优化模型。最后,将灰色模糊估测模型的估测结果与多元线性回归、支持向量机、BP神经网络和随机森林等方法进行对比分析,以验证模型的有效性。结果表明,灰色模糊估测模型和自反馈灰色模糊估测模型这两种方法估测精度较高,其中20个待识别样本的决定系数R分别为0.9213和0.9408,平均相对误差分别为6.3630%和6.9717%。而多元线性回归、支持向量机、BP神经网络、随机森林这四种估测模型的平均相对误差分别为12.3947%、13.9689%、13.6411%、9.6269%,决定系数R分别为0.8102、0.7460、0.7384、0.8335。研究表明,灰色模糊估测模型能够有效地处理光谱估测中的三种不确定性,提高土壤有机质光谱估测的精度。

关键词：土壤有机质高光谱遥感估测因子广义灰度灰色模糊估测模型

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