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亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

光谱学与光谱分析 2014年第6期34卷 1660-1666页

作者：吴明珠李小梅沙晋明福建师范大学环境科学与工程学院福建福州350007 福建师范大学地理科学学院福建福州350007

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术，因其高分辨率的特点，可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注，土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关，以往土壤高光谱遥感技术研究多... 详细信息

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术，因其高分辨率的特点，可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注，土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关，以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型，对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素，对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高，测试周期较长，试图建立土壤高光谱与土壤铬元素（ICP-MS测定）含量之间的定量预测模型，以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个，对土壤样品在350～2500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换，筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段，最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1440～1450，2010～2020，2230～2240 nm；亚热带地区土壤总铬-高光谱反演的优化模型为：y＝120．768e^-7．037x（相关系数R为0．568，均方根误差为0．619μg·g^-1，检验相关系数R为0．484，均方根误差为1．426μg·g^-1），该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。

关键词：土壤总铬高光谱反演模型

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华南地区土壤汞含量高光谱反演模型的构建

科技通报 2019年第8期35卷 19-27,33页

作者：赵理屈冉聂忆黄熊文成刘振华华南农业大学资源环境学院广州510642 国土资源部建设用地再开发重点实验室广州510642 环境保护部卫星环境应用中心北京100094

土壤中的重金属汞元素是对人体毒害最大的5种重金属之一,为了实现快速土壤重金属汞的监测,本文采集了广东省75个土壤样品,对其进行室内高光谱测定和化学测试分析,获取高光谱数据及土壤重金属汞含量。为了获取土壤汞的高光谱反演的最佳模... 详细信息

土壤中的重金属汞元素是对人体毒害最大的5种重金属之一,为了实现快速土壤重金属汞的监测,本文采集了广东省75个土壤样品,对其进行室内高光谱测定和化学测试分析,获取高光谱数据及土壤重金属汞含量。为了获取土壤汞的高光谱反演的最佳模型,本研究对土壤高光谱数据进行平滑、连续统去除、光谱微分、倒数对数、倒数、对数、双波段组合等处理,同时,对土壤汞含量作对数变换,通过反复试验,筛选出与对数变换后的土壤汞含量相关性最高的光谱指标。研究结果表明:土壤汞的最佳光谱指标为反射率一阶微分的波段组合(700*R(587. 705nm)-250*R(1373. 48nm)),相关系数高达-0. 744;由反射率一阶微分光谱指标构建的土壤汞的高光谱反演模型最佳(y=0. 1491x3-0. 53x2+0. 0358x+1. 2596),其决定系数R2为0. 60,均方根误差RMSE为0. 183。其验证样本预测值与实测值比较,平均相对误差为0. 169。由此可知该模型用来快速估算广东省土壤汞含量是可靠的。

关键词：土壤重金属汞高光谱反演模型

基于多种高光谱指标反演冻结土壤含水率的研究

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节水灌溉 2023年第7期 10-19页

作者：王勇侯晨悦杨锡震张博刘浩白旭乾陈俊英栗现文西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

在中国季节性冻融区如何高效快速地监测冻结土壤的含水率至关重要。以内蒙古河套灌区典型灌域土壤为对象,在实验室分梯度配置不同含水率的土样,通过地物光谱仪测定土壤冻结与未冻结状态下的高光谱数据,处理得到原始光谱反射率(Raw Spect... 详细信息

在中国季节性冻融区如何高效快速地监测冻结土壤的含水率至关重要。以内蒙古河套灌区典型灌域土壤为对象,在实验室分梯度配置不同含水率的土样,通过地物光谱仪测定土壤冻结与未冻结状态下的高光谱数据,处理得到原始光谱反射率(Raw Spectral Reflectance,REF)、一阶微分反射率(First-order Differential Reflectance,FDR)和二阶微分反射率(Second-order Differential Reflectance,SDR)、标准正态变量变换(Standard Normal Variable Reflectance,SNV)和倒数之对数变换(Logarithm of Reciprocal,LR)5种光谱指标,采用偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)、多元逐步回归法(Multiple Stepwise Regression,MSR)、支持向量机法(Support Vecor Machine,SVM)和一元线性回归法(Unary Linear Regression,ULR),构建基于不同光谱指标的土壤含水率高光谱反演模型并进行回归分析。结果表明,冻结状态下基于REF、FDR和SDR指标构建的模型反演精度低于未冻结状态,REF的验证集决定系数(Rp^(2))的最大值为未冻结状态下PLSR的0.952,最小值为冻结状态下ULR的0.621;FDR的Rp^(2)最大值为未冻结状态下SVM的0.955,最小值为冻结状态下MSR的0.618;SDR的Rp^(2)最大值为未冻结状态下的SVM的0.858,最小值为未冻结状态下PLSR的0.252。未冻结状态下SNV、LR指标的反演精度略低于冻结状态,SNV的Rp^(2)最大值为冻结状态下PLSR的0.796,最小值为未冻结状态下ULR的0.621;LR的Rp^(2)最大值为冻结状态下MSR的0.789,最小值为未冻结状态下ULR的0.667;未冻结状态下最佳模型组合为FDR-SVM,Rp^(2)为0.955,冻结状态下最佳组合模型为REF-PLSR,Rp^(2)为0.799。研究成果可为土壤冻结状态下利用高光谱遥感技术监测土壤含水率提供一定的技术支撑。

关键词：高光谱遥感高光谱指标高光谱反演模型冻结土壤土壤含水率回归分析

三江源高寒退化草原土壤有机质含量的光谱模拟估算

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草原与草坪 2022年第5期42卷 28-36页

作者：关文昊刘志刚何国兴纪童李强杨军银柳小妮甘肃农业大学草业学院草业生态系统教育部重点实验室甘肃省草业工程实验室中-美草地畜牧业可持续发展研究中心甘肃兰州730070

以三江源玛多县不同退化程度高寒草原土壤为研究对象,采集0~30 cm土层的90个土壤样品,测定土壤样品的光谱反射率和有机质(SOM)含量,分析不同光谱数据转换方式与土壤SOM含量的相关性,据此挑选P<0.001水平的显著波段作为特征波段,并与土壤... 详细信息

以三江源玛多县不同退化程度高寒草原土壤为研究对象,采集0~30 cm土层的90个土壤样品,测定土壤样品的光谱反射率和有机质(SOM)含量,分析不同光谱数据转换方式与土壤SOM含量的相关性,据此挑选P模型。结果表明:1)高寒草原土壤SOM含量属中等变异,且与土壤原始反射率呈负相关,与倒数对数呈正相关;2)光谱数据的数学转换扩大了光谱的吸收特征,log(1/R)、R’、[log(1/R)]’与土壤SOM含量相关系数绝对值的最大值比R分别提高了0.099、0.156、0.160;3)RF反演模型精度高于其他反演模型,Log(1/R)-RF模型的预测效果较好,其建模组和检验组的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)分别为0.9491、0.25269和0.71723、0.4969,可以准确估算高寒草原土壤SOM的含量。

关键词：三江源地区高光谱反演模型土壤有机质光谱特征波段

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基于高分遥感的土壤重金属分析模型构建

基于高分遥感的土壤重金属分析模型构建

作者：苏辉跃华南农业大学

学位级别：硕士

本文选择广东省为研究区,挑选75个土壤样本作为研究对象,使用原子荧光光谱法测得土壤重金属砷和重金属汞的含量,并利用AvaField-3高光谱地物波谱仪测定土壤的光谱反射率,并对光谱数据进行光谱平滑预处理,在光谱平滑的基础上构建反射率... 详细信息

本文选择广东省为研究区,挑选75个土壤样本作为研究对象,使用原子荧光光谱法测得土壤重金属砷和重金属汞的含量,并利用AvaField-3高光谱地物波谱仪测定土壤的光谱反射率,并对光谱数据进行光谱平滑预处理,在光谱平滑的基础上构建反射率一阶微分、反射率二阶微分、反射率倒数、反射率对数、反射率倒数对数、波段组合等光谱指标。通过与实验室所测定的重金属砷和重金属汞含量的相关性分析,得到土壤重金属砷和重金属汞含量的光谱特征波段,并使用回归方程建立光谱反射率与土壤重金属砷和重金属汞含量的反演模型,进一步为大面积、快速、准确获取土壤重金属砷和重金属汞含量提供技术支持。全文主要结果如下:(1)研究区土壤砷含量为1.37-68 mg·kg,汞含量为0.026-0.310 mg·kg,部分地区已经严重超出国家规定的背景值,表现出明显的重金属积累特征。(2)经过平滑后的土壤光谱反射率经一阶微分、二阶微分、倒数、对数、倒数对数、连续统去除变换,有效增强了光谱反射率与土壤砷、汞含量的相关性,突出了光谱特征波段。其中,土壤重金属砷和重金属汞含量与经过一阶微分处理后光谱变量的相关性最高,相关系数分别为0.578和-0.745,对于重金属砷比一阶微分处理方式稍小的是反射率连续统去除,其相关性为0.447,而重金属汞比一阶微分处理方式稍小的是二阶微分处理,其相关性为0.603。(3)经过实验室原子荧光光谱法测得的重金属砷和重金属汞含量分别与经过波段组合后的光谱指标反射率一阶微分、反射率二阶微分、反射率倒数、反射率对数、反射率倒数对数、反射率连续统去除构建重金属反演模型。重金属砷模型构建的结果说明光谱指标反射率一阶微分经过R(966.869))与R(2842.058))的波段组合后所构建的一元三次反演模型y=0.0107x+0.1244x-2.0097x+10.618在6种光谱指标中效果最好,其拟合度为0.785;该模型预测的重金属砷含量与实际所测的重金属砷含量的拟合度R为0.938,相对均方根误差RRMSE为0.329。重金属汞模型构建的结果说明光谱指标反射率一阶微分经过扩大700倍的R(587.705))与扩大250倍的R(1373.49))的波段组合后所构建的指数反演模型y=1.4112e在6种光谱指标中效果最好,其拟合度为0.620;该模型预测的重金属砷含量与实际所测的重金属砷含量的拟合度R为0.770,相对均方根误差RRMSE为0.184。

关键词：土壤重金属高光谱反演模型广东省

基于支持向量回归的土壤全氮含量高光谱估测研究

同方学位论文库评论

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河南科学 2020年第10期38卷 1585-1590页

作者：杜军古军伟邱士可李洪涛王超河南省科学院地理研究所郑州450052 河南理工大学测绘与国土信息学院河南焦作454150

以许昌灌溉试验站为研究区,实地采集81个土壤样本数据,在室内实验条件下利用ASD地物波谱仪采集土壤的反射光谱,结合化学测定的土壤全氮数据进行去包络线、一阶微分以等七种不同种类的光谱变换形式的相关分析,筛选出估测土壤全氮的特征波... 详细信息

以许昌灌溉试验站为研究区,实地采集81个土壤样本数据,在室内实验条件下利用ASD地物波谱仪采集土壤的反射光谱,结合化学测定的土壤全氮数据进行去包络线、一阶微分以等七种不同种类的光谱变换形式的相关分析,筛选出估测土壤全氮的特征波段,以特征波段为自变量建立基于支持向量机(SVR)的土壤全氮高光谱反演模型.结果表明:全氮特征波段集中在800~1100 nm、1300~1800 nm以及2100~2300 nm;以RBF为核函数,SD变换筛选的特征波段为自变量的SVR反演模型效果最好,该模型的决定系数(R^2)为0.83,均方根误差(RMSE)为0.97 mg/kg.

关键词：高光谱反演模型土壤全氮支持向量机支持向量回归

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矿区土壤重金属测评与迁移修复试验

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