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煤炭礦區(qū)耕地土壤有機(jī)質(zhì)無人機(jī)高光譜遙感估測

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2023-09-20 11:54 ? 次閱讀
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引言

本文以山西省長治王莊煤礦周邊3種處于不同沉陷階段的耕地為例,在研究區(qū)內(nèi)進(jìn)行樣品采集,并使用無人機(jī)搭載高光譜相機(jī)進(jìn)行影像獲取,利用多元線性回歸、偏最小二乘回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種模型對有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行預(yù)測,并對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行精度評價,將優(yōu)選模型代入無人機(jī)高光譜影像進(jìn)行有機(jī)質(zhì)填圖,得到耕地范圍內(nèi)的有機(jī)質(zhì)分布情況,并對處于不同沉陷階段的耕地土壤有機(jī)質(zhì)空 間分布差異情況及驅(qū)動因子進(jìn)行分析討論,為無人機(jī)高光譜遙感在礦區(qū)復(fù)墾、養(yǎng)分快速估測等提供參考。

2、材料與方法

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于長治市王莊煤礦(112°58′25″E~113°03′21″E,36°14′04″N~36°24′35″N),地處潞安礦區(qū)的東北部,跨長治市潞州區(qū)、屯留縣、襄垣縣3個行政區(qū),地處黃土高原暖溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū),溫差變化大,年平均氣溫8.9℃。研究區(qū)土壤以碳酸鹽褐土和草甸土為主,其中礦區(qū)內(nèi)主要分布碳酸鹽褐土,自然肥力較高,有明顯的黏化質(zhì)和鈣化質(zhì),田塊呈連片化分布。王莊煤礦的生產(chǎn)能力為596×104t/a,多年的開采活動導(dǎo)致井田內(nèi)形成了大范圍的采煤塌陷區(qū),對當(dāng)?shù)氐耐恋刭Y源、生態(tài)環(huán)境及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了明顯影響。在研究區(qū)內(nèi)選定3個試驗(yàn)小區(qū),其中試驗(yàn)小區(qū)A為煤炭開采擾動區(qū)農(nóng)田,試驗(yàn)小區(qū)B為煤炭開采擾動穩(wěn)沉區(qū)農(nóng)田,試驗(yàn)小區(qū)C為煤炭開采未擾動區(qū)農(nóng)田,3個試驗(yàn)小區(qū)面積均為1.4hm2,均位于王莊煤礦平原區(qū),屬同一農(nóng)業(yè)種植區(qū)域。煤炭開采前,3個小區(qū)的氣候、地貌、土壤特征一致,作物類型為春玉米,于每年4月采用旋耕機(jī)作業(yè)整地,10月收割,一年一熟;煤炭開采后的地表裂縫經(jīng)過掩埋推平,種植作物類型和耕作方式與開采前一致,但由于煤炭開采沉陷使3個小區(qū)分別處于開采擾動、穩(wěn)沉和未擾動3個不同階段,生態(tài)驅(qū)動因素發(fā)生變化,導(dǎo)致土壤理化性質(zhì)、地表植被、人類管理方式發(fā)生改變。

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圖 1 研究區(qū)概況

表 1 樣品有機(jī)質(zhì)含量

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2.2 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

2.2.1 土壤樣品采集與處理

2020年分別在煤炭開采擾動區(qū)(擾動區(qū)),煤炭開采擾動穩(wěn)沉區(qū)(穩(wěn)沉區(qū))及煤炭開采未擾動區(qū)(對照區(qū))內(nèi)按棋盤式布點(diǎn),利用取土器采集地面表層0~20cm深度的土壤,每個采樣點(diǎn)按中心點(diǎn)周圍X形的5個樣地土壤混合為一個土樣。若采樣點(diǎn)落在農(nóng)田設(shè)施上則取附近耕地土壤代替,同時使用GPS記錄采樣點(diǎn)地理坐標(biāo)。將采集的57個土樣送回實(shí)驗(yàn)室,待風(fēng)干、研磨、過篩后將土樣分為兩部分,一部分過0.15mm篩,用于進(jìn)行土壤養(yǎng)分理化性質(zhì)實(shí)驗(yàn),采用重鉻酸鉀外加熱法測定有機(jī)質(zhì)含量,測定結(jié)果如表1,另一部分用于室內(nèi)土壤光譜測量。

2.2.2 無人機(jī)影像獲取與預(yù)處理

在所選3個試驗(yàn)小區(qū)內(nèi),采用無人機(jī)搭載高光譜光譜儀于2020年 10月30日飛行拍攝高光譜影像,拍攝時段選擇當(dāng)?shù)貢r間10:00—15:00,此時段內(nèi)有足夠的太陽高度角,光照條件穩(wěn)定;地面能見度不小于15km,無卷云、濃積云等;測量時間內(nèi)空中風(fēng)力小于4 級,地面風(fēng)力小于3級:飛行高度100m,速度4m/s。對高光譜影像進(jìn)行輻射率轉(zhuǎn)換、反射率轉(zhuǎn)換、幾何校正、大氣校正、鑲嵌和裁剪、道路掩膜等預(yù)處理,結(jié)果如圖2所示。

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圖2 預(yù)處理后高光譜影像

3、結(jié)果與分析

3.1 特征波段選擇

將原始土壤光譜曲線及4種不同形式變換的土壤光譜曲線與實(shí)測樣本有機(jī)質(zhì)含量做相關(guān)性分析,計算光譜與土壤有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)系數(shù),結(jié)果如圖3所示。

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圖3 土壤有機(jī)質(zhì)與各種光譜變換形式相關(guān)性分析

從圖3中可以看出,未經(jīng)變換和經(jīng)過倒數(shù)變換的反 射率光譜曲線與有機(jī)質(zhì)呈整體正相關(guān),相關(guān)系數(shù)低于0.4。反射率光譜曲線經(jīng)過一階微分變換與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性有所增強(qiáng),表現(xiàn)為在386.64~414.25nm內(nèi)正相關(guān),在414.25~835.76、875.18~1 012.93nm內(nèi)負(fù)相關(guān)。反射率光譜曲線經(jīng)過二階微分變換與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性增強(qiáng)最為明顯,相關(guān)系數(shù)曲線波動劇烈,與有機(jī)質(zhì)含量正相關(guān)系數(shù)的峰值主要位于1021.92、1017.42、805.27、 744.77nm處,最大正相關(guān)系數(shù)為0.61,負(fù)相關(guān)系數(shù)的峰值主要位于680.62、655.16、650.93nm附近,最大負(fù)相關(guān)系數(shù)為-0.62。反射率光譜曲線經(jīng)過多元散射校正變換與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)系數(shù)曲線整體呈現(xiàn)為“M”型,相關(guān)系數(shù)曲線存在兩個正峰值,主要位于932.58nm和471.94nm處,最大相關(guān)系數(shù)位于932.58nm附近,相關(guān)系數(shù)為 0.63。

通過分析不同光譜變換與土壤有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性,篩選出的特征波段如表2所示

表2 不同光譜變換下的有機(jī)質(zhì)特征波段

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3.2 建模結(jié)果

3.2.1 經(jīng)過光譜變換篩選出的特征波段建模結(jié)果

在軟件中分別構(gòu)建多元線性回歸模型和偏最小二乘回歸模型,對有機(jī)質(zhì)實(shí)測值與經(jīng)過不同光譜變換方式篩選出的特征波段光譜反射率進(jìn)行回歸分析,并驗(yàn)證模型精度。3 種模型精度評價指標(biāo)均選用決定系數(shù)R2和均方根誤差RMSE,模型精度評價結(jié)果和模型預(yù)測結(jié)果如表3所示。

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表3 3種模型預(yù)測有機(jī)質(zhì)含量精度評價

從表3可以看出,利用多元線性回歸模型建立的有機(jī)質(zhì)反演結(jié)果中,4種光譜變換方式用于有機(jī)質(zhì)反演建模整體精度不高,其中倒數(shù)、一階微分、二階微分變換方式建模和驗(yàn)證集 R2不足0.5,比未變換的光譜 建模精度更低,多元散射校正變換方式建模和預(yù)測R2分別為0.699和0.654,為同組最高,可用于粗略估計有機(jī)質(zhì)含量。利用偏最小二乘回歸模型建立的有機(jī)質(zhì)反演結(jié)果中,對特征波段光譜反射率做倒數(shù)、二階微分、多元散射校正變換的模型的建模R2都達(dá)到0.6以上,相比未經(jīng)變換的特征波段建模精度大幅提高,模型的擬合效果較好,其中,多元散射校正變換的建模和驗(yàn)證R2均達(dá)到0.8以上,具有較高的預(yù)測精度。

4、討論

本文探索了高光譜數(shù)據(jù)用于土壤有機(jī)質(zhì)含量預(yù)測和無人機(jī)高光譜影像用于分析煤炭開采對耕地土壤有機(jī)質(zhì)含量影響的適用性,通過將變換處理后的土壤光譜與實(shí)測土壤有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行相關(guān)性分析,提取相關(guān)系數(shù)較高的光譜波段,研究發(fā)現(xiàn)有機(jī)質(zhì)含量與多元散射校正后的 光譜反射率相關(guān)系數(shù)最高,敏感波段為463.75~492.45nm,870.79~932.58nm處。對不同光譜變換方式下篩選出的特征波段分別使用多元線性回歸、偏最小二乘回歸、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型構(gòu)建,結(jié)果表明相較于多元線性回歸模型而言,偏最小二乘回歸和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的精度。對比幾種光譜變換形式,經(jīng)過多元散射校正變換的建模結(jié)果更好。將無人機(jī)航拍的高光譜影像基于模型進(jìn)行有機(jī)質(zhì)含量估測,得到土壤有機(jī)質(zhì)含量的空間分布規(guī)律為煤炭開采未擾動區(qū)耕地>煤炭開采擾動區(qū)耕地>煤炭開采擾動穩(wěn)沉區(qū)耕地,這是因?yàn)槊禾块_采導(dǎo)致多方面驅(qū)動因子變化。

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審核編輯 黃宇

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