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高光譜遙感技術(shù)在土壤研究應(yīng)用中的進(jìn)展

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2022-09-15 09:30 ? 次閱讀
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土壤是指在地球陸地表面上能夠生長(zhǎng)植物的疏松表層,不僅是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要一員,而且是人類(lèi)賴(lài)以生存和發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。土壤是一個(gè)綜合且復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng),土壤的定量評(píng)價(jià)與研究一直以來(lái)都是土壤學(xué)科的重點(diǎn)與難點(diǎn)。大量研究表明,土壤反射光譜的特性與土壤物理性質(zhì)之間的關(guān)系,為遙感技術(shù)在土壤中應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ),同時(shí)也為研究土壤自身屬性提供了一個(gè)嶄新的方法物樣本信息的采集量。

1高光譜遙感在土壤研究中的應(yīng)用

1.1應(yīng)用范圍

隨著高光譜遙感技術(shù)的不斷成熟,其空間和光譜分辨率不斷地提高,應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣。其中,高光譜在土壤研究中的應(yīng)用歷史可以追溯到19世紀(jì)20—30年代。剛開(kāi)始,人們利用反射光譜研究土壤含水量、土壤組分、粒徑及有機(jī)質(zhì)含量,之后,大量的研究表明,高光譜遙感技術(shù)被廣泛地用于反演土壤中有機(jī)質(zhì)含量、含水量、重金屬及土壤質(zhì)地等方面的研究應(yīng)用。

1.土壤有機(jī)質(zhì)含量土壤有機(jī)質(zhì)(soilorganicmatter,SOM)是指存在于土壤中的有機(jī)物質(zhì),可以提供植物所需的養(yǎng)分,而且其含量的多少也是作為衡量土壤肥力的一項(xiàng)重要指標(biāo)。如今,通過(guò)光譜分析技術(shù)測(cè)定土壤有機(jī)質(zhì)含量已成為一種不可或缺的研究手段,國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家分別運(yùn)用不同的遙感數(shù)據(jù)來(lái)反演土壤有機(jī)質(zhì)含量,并取得了一定成效。

2.土壤含水量土壤含水量是地球生態(tài)系統(tǒng)能量交換過(guò)程中非常重要的因子,同時(shí)也是農(nóng)業(yè)、氣候、生態(tài)等領(lǐng)域衡量土壤干旱程度的重要指標(biāo)。土壤含水量的遙感定量反演一直都是專(zhuān)家們研究熱點(diǎn),相關(guān)研究表明,土壤光譜反射率會(huì)隨著土壤含水量增加而降低,含水量低的土壤具有較高的光譜反射率,即表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系,因而土壤光譜反射率的變化能夠直接反映出土壤表層的含水量變化。

3.土壤重金屬含量隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷的發(fā)展,城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的快速進(jìn)程,土壤中重金屬含量不斷加劇,嚴(yán)重地影響了土壤環(huán)境的質(zhì)量。土壤重金屬在土壤中殘留時(shí)間長(zhǎng)、遷移性差且易積累,并能夠通過(guò)食物鏈進(jìn)入人體,對(duì)人身體造成威脅,因而備受學(xué)者們關(guān)注。高光譜技術(shù)的出現(xiàn)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤重金屬含量進(jìn)行快速、高效的監(jiān)測(cè)。土壤中重金屬富集主要是由于土壤組分的吸附所造成的,諸多學(xué)者根據(jù)這一性質(zhì)來(lái)定量估算土壤重金屬含量。4.土壤質(zhì)地土壤質(zhì)地是依據(jù)土壤粒徑大小來(lái)劃分的土壤類(lèi)型,是影響土壤理化性質(zhì)極其重要的因子之一,通常可以分為砂、粉砂以及黏土。土壤質(zhì)地除了能從土壤粒徑大小影響土壤光譜反射率之外,還可以通過(guò)影響土壤的持水能力從而間接對(duì)土壤光譜反射率造成一定的影響。研究表明,土壤中顆粒粒徑的大小與其反射率之間存在一定的相關(guān)性,粒徑越小,其比表面積就越大,反射率也相應(yīng)越大。

1.2研究方法

高光譜遙感技術(shù)在土壤研究中常用的反演方法如表1所示,這些方法所建立的反演模型都能達(dá)到精度要求。目前常規(guī)反演方法在土壤研究中均有應(yīng)用,其中逐步多元線性回歸法和偏最小二乘回歸法2種方法的應(yīng)用相對(duì)更為廣泛。然而,研究者為了追求更高的反演精度,越來(lái)越多的非常規(guī)模型,如支持向量機(jī)模型、模糊識(shí)別模型、Hapke模型及GWR模型等,被引入土壤研究中,并在各自的研究區(qū)域內(nèi)取得了較為不錯(cuò)的成果。越來(lái)越多建模方法的出現(xiàn)及成功應(yīng)用,標(biāo)志著高光譜遙感技術(shù)在土壤信息定量反演中已日趨成熟。

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1.2.1土壤有機(jī)質(zhì)

目前,大多數(shù)學(xué)者通過(guò)光譜反射率數(shù)據(jù)在對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行定量反演研究時(shí),主要運(yùn)用偏最小二乘回歸和多元逐步線性回歸的方法建立反演模型。

在對(duì)黑土研究中發(fā)現(xiàn),土壤光譜反射率在經(jīng)過(guò)倒數(shù)和對(duì)數(shù)處理后的數(shù)據(jù)所建立的最優(yōu)模型都為最小二乘回歸模型,而對(duì)土壤光譜反射數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理后,建立的最優(yōu)模型則為逐步多元線性回歸模型。

由此可以得出,建模方法的選擇在一定程度上會(huì)影響高光譜反演土壤有機(jī)質(zhì)含量的精度。此外,針對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)和高光譜反射數(shù)據(jù)受多重因素的影響,且二者之間有可能存在非線性關(guān)系等問(wèn)題,專(zhuān)家學(xué)者們通過(guò)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型及模糊識(shí)別模型分別建立土壤有機(jī)質(zhì)高光譜反演模型,并取得了較好的成果。

1.2.2土壤含水量

近年來(lái)學(xué)者們大多通過(guò)土壤反射光譜數(shù)據(jù),建立光譜反射率和土壤含水量之間的相關(guān)估算模型來(lái)進(jìn)行土壤含水量遙感定量反演。在建模方法上,目前學(xué)者主要采用線性回歸分析法、偏最小二乘回歸法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析等統(tǒng)計(jì)模型法。

1.2.3土壤重金屬含量

目前通過(guò)高光譜遙感技術(shù)進(jìn)行土壤重金屬含量預(yù)測(cè)常用方法有多元線性回歸法、偏最小二乘回歸法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等,這些方法在特定的研究區(qū)均取得了較好的效果。

1.2.4土壤質(zhì)地

目前,通過(guò)反射光譜數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行土壤質(zhì)地的預(yù)測(cè),學(xué)者們大多采用多元逐步回歸法、偏最小二乘回歸法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

2展望

目前高光譜遙感技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于土壤信息各研究領(lǐng)域中,為快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確獲得土壤信息提供了技術(shù)與理論的支持。利用反射光譜數(shù)據(jù)反演土壤信息已成為研究熱點(diǎn),建模的方法也越來(lái)越豐富。建模的方法決定了土壤信息反演精度,通過(guò)對(duì)現(xiàn)有模型的對(duì)比分析、改進(jìn)優(yōu)化以及根據(jù)不同需要?jiǎng)?chuàng)建新的模型已成為現(xiàn)在土壤研究的發(fā)展趨勢(shì)。基于此,對(duì)未來(lái)的發(fā)展有以下展望:

未來(lái)高光譜數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式將會(huì)以更方便快捷被學(xué)者加以應(yīng)用,土壤反射光譜數(shù)據(jù)的處理方式也會(huì)不斷地優(yōu)化改進(jìn),研究者將會(huì)獲得質(zhì)量更高、使用更方便、共享性更強(qiáng)的光譜數(shù)據(jù)。

隨著學(xué)者們對(duì)土壤信息提取精度的追求,多角度遙感技術(shù)將會(huì)在土壤研究中廣泛應(yīng)用,建模的方法也會(huì)隨之被優(yōu)化改進(jìn),使得模型具有適用性強(qiáng)、移植性高、實(shí)用價(jià)值突出等優(yōu)勢(shì)。

科學(xué)管理、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),建立光譜信息庫(kù)。同時(shí)還應(yīng)對(duì)不同類(lèi)型、不同區(qū)域的土壤建立針對(duì)性的專(zhuān)一光譜數(shù)據(jù)庫(kù),以便于光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享,提高工作效率。

萊森光學(xué)(深圳)有限公司是一家提供光機(jī)電一體化集成解決方案的高科技公司,我們專(zhuān)注于光譜傳感和光電應(yīng)用系統(tǒng)的研發(fā)、生產(chǎn)和銷(xiāo)售。

審核編輯 黃昊宇

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