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基于Hyperion数据的农田土壤有机质含量提取方法

刘津怿  
【摘要】:土壤是地理环境组成要素之一,它与周围环境进行着物质和能量的交换。进入土壤内部的能量与物质,一方面转化成维持土壤本身活动的能量,另一方面作用于外界环境,主要表现为土壤的肥力特性。 土壤肥力是土壤为植物生长提供和协调营养条件和环境条件的能力,是土壤基本性质的综合表现,是土壤作为自然资源和农业生产资料的物质基础。土壤肥力因素包括水、肥、气、热四大因素,具体指标有土壤质地、结构、含水量、渗透性、有机质、PH等。而其中土壤有机质是土壤的重要组成,尽管土壤有机质含量占土壤总量比重很小,但是它对土壤的形成、肥力以及环境保护和农林业可持续发展方面都有着重要的意义。 本文将土壤有机质含量与遥感影像相结合。将Hyperion遥感影像应用到土壤有机质含量的定量反演中。为土地质量的动态监测提供参考,为土壤肥力的快速测定开辟了新途径。本文主要取得了如下成果: (1)详细研究了Hyperion影像的预处理方法,其中包括未定标波段及受水汽影响波段的去除、坏线修复、DN值转绝对辐射值、绝对辐射值转换为反射率值; (2)对采样点的反射率光谱曲线进行连续统去除、小波包分析处理、连续统去除后的光谱也进行小波包分析,把小波包分析方法引入到地物特征波谱的增强处理中; (3)将土壤有机质含量分别与原始光谱反射率、小波包提取的高频和低频部分、连续统去除后的光谱反射率,连续统去除后小波包分解提取的高频和低频分量进行相关分析。相关分析结果表明:①原始光谱与有机质含量呈负相关,相关系数在54波段出有最大值,为-0.628;②连续统去除光谱在波段54处出现负相关系数最大值,其值为-0.793。最大正相关系数在153波段处,其值为0.59;③有机质含量与原始光谱的高频部分的相关关系有正相关也有负相关,相关系数的最大值为0.814,在波段35处。51波段处为最大负相关,相关系数为-0.776。低频部分呈现负相关,最大相关系数为35波段处的-0.897;④连续统去除光谱小波分析的高频部分,39波段的相关系数最大,为-0.761。 (4)根据相关分析结果,筛选相关系数较大的波段以原始反射率光谱、连续统去除光谱、小波包分解的高频和低频部分光谱作为自变量,以有机质含量作为因变量,进行多元线性回归分析,获得13个土壤有机质含量反演模型,对比13个模型结果:连续统去除后的光谱比原始光谱建立的模型效果好,而小波分析处理的光谱建立的模型的预测能力和精度均比未进行小波分析光谱的反演模型高,其中高频信号的效果要优于低频信号的效果。从研究结果也可以看出小波分析可以提高土壤有机质高光谱特征反演的精度。 与前人的研究结果进行对比发现本文相关分析的相关系数总体偏小,分析主要有以下两方面原因: (1)遥感影像获取时间与野外土壤采样时间不一致。虽然11月和5月东北地区地表都没有冰雪覆盖,但是10~11月,农田里会留有农作物收割后的秸秆。土壤中的杂质对有机质含量的测定与采样点反射率光谱的提取都有一定的影响; (2)野外采集的土样带回实验室经过风干、压磨、去除杂质、过筛等处理之后测定有机质含量,而在遥感影像上提取采样点反射率的土壤是地表没有经过任何处理的裸土,因此土壤质地的差异影响反射率与有机质含量之间的响应关系。


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