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基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演

周伟 谢利娟 杨晗 黄露 李浩然 杨猛

周 伟, 谢利娟, 杨 晗, 黄 露, 李浩然, 杨 猛. 基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演[J]. 土壤通报, 2021, 52(3): 564 − 574 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020051001
引用本文: 周 伟, 谢利娟, 杨 晗, 黄 露, 李浩然, 杨 猛. 基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演[J]. 土壤通报, 2021, 52(3): 564 − 574 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020051001
ZHOU Wei, XIE Li-juan, YANG Han, HUANG Lu, LI Hao-ran, YANG Meng. Hyperspectral Inversion of Soil Organic Matter Content in the Three-Rivers Source Region[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(3): 564 − 574 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020051001
Citation: ZHOU Wei, XIE Li-juan, YANG Han, HUANG Lu, LI Hao-ran, YANG Meng. Hyperspectral Inversion of Soil Organic Matter Content in the Three-Rivers Source Region[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2021, 52(3): 564 − 574 doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020051001

基于高光谱的三江源区土壤有机质含量反演

doi: 10.19336/j.cnki.trtb.2020051001
基金项目: 中国博士后基金项目(2019M650821)、重庆教委基础研究项目(KJQN20180070)和国家自然科学基金项目(41501575)资助
详细信息
    作者简介:

    周伟:周 伟(1984−),女,山东泰安人,副教授,博士,主要从事生态环境遥感监测和3S技术集成研究,E-mail: zhouw@lreis.ac.cn

    谢利娟:

    通讯作者:

    E-mail: m15730669986_1@163.com

  • 中图分类号: X833

Hyperspectral Inversion of Soil Organic Matter Content in the Three-Rivers Source Region

  • 摘要: 土壤有机质(SOM)是指土壤中各种含碳有机化合物的总称,其动态变化不仅影响农业生态系统的稳定,而且与大气圈和生物圈的碳循环密切相关,对土壤有机碳的大规模快速监测和碳储量核算具有重要意义。本研究于2017年、2018年7月在三江源区野外采集了145个土壤样品,检测了土壤光谱信息。然后将原始光谱反射率数据及其不同数据变换形式下的光谱分别与土壤有机质(SOM)含量进行相关分析,并选取了特征波段,此外利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型对三江源区SOM含量进行建模估算。结果表明,不同深度土壤有机质含量差异明显,且呈逐层下降趋势。而三种建模方法的检验精度分别为:RF > SVM > PLSR,其中RF和一阶微分(FD)组合模拟最好(建模集和验证集的R2、RMSE分别为0.9678、8.9132和0.7841、20.9787)。对于三江源土壤有机质含量反演,不同模型的最佳数据变换方法不同。本研究成果能为后续的高光谱遥感反演提供理论支撑,从而实现三江源区土壤有机质含量的快速检测和实时动态监测。
  • 图  1  三江源区采样点分布图

    Figure  1.  Distribution of sampling points in the Three-Rivers Source region

    图  2  三江源区SOM与R、FD、SD、LR、CR相关系数

    Figure  2.  Correlation coefficients between SOM and R, FD, SD, LR, and CR in the Three-Rivers Source region

    图  3  三江源区土壤有机质PLSR模型的实测值-预测值散点图

    Figure  3.  Scatter diagram of measured and predicted values of PLSR model of soil organic matter in the Three-Rivers Source region

    图  4  三江源区土壤有机质SVM模型的实测值-预测值散点图

    Figure  4.  Scatter diagram of measured and predicted values of SVM model of soil organic matter in the Three-Rivers Source region

    图  5  三江源区土壤有机质RF模型的实测值-预测值散点图

    Figure  5.  Scatter diagram of measured and predicted values of RF model of soil organic matter in the Three-Rivers Source region

    表  1  三江源区土壤有机质含量统计表

    Table  1.   Statistical analysis for soil organic matter content in the Three-Rivers Source region

    样本类型
    Sample type
    样本数
    Sample size
    均值(g kg−1
    Average
    标准差(g kg−1
    Standard deviation
    峰度
    Kurtosis
    偏度
    Skewness
    变异系数(%)
    Coefficient of variation
    总体样本 145 65.1633 45.8237 2.0494 1.3728 70.3213
    建模样本 109 66.1118 46.1771 2.2291 1.4133 69.8470
    验证样本 36 62.2914 44.6139 1.7955 1.2906 71.6212
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    表  2  三江源区不同深度土壤有机质含量统计表

    Table  2.   Statistical analysis for soil organic matter content at different depths in the Three-Rivers Source region

    土壤深度
    Soil depth
    均值(g kg−1
    Average
    标准差(g kg−1
    Standard deviation
    最小值(g kg−1
    Minimum
    最大值(g kg−1
    Maximum
    变异系数(%)
    Coefficientof variation
    0 ~ 10 cm 92.3420 66.9978 15.7017 272.1833 72.5541
    10 ~ 20 cm 57.3058 43.7257 9.3559 212.4002 76.3024
    20 ~ 30 cm 37.0317 22.5973 4.3341 126.5406 61.0214
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    表  3  三江源区不同光谱变换下土壤有机质含量的最佳波段范围统计表

    Table  3.   Statistical analysis of the best band range of soil organic matter content under different spectral transformations in the Three-Rivers Source region

    光谱变换
    Spectral transformation
    特征波段数量
    Number of characteristic bands
    波段范围(nm)
    Spectral range
    R 6 594 ~ 597、1452 ~ 1463、1728 ~ 1731、1927 ~ 1931、2137 ~ 2140、2304 ~ 2308
    FD 10 548 ~ 553、841 ~ 850、1024 ~ 1028、1714 ~ 1718、1962 ~ 1965、2033 ~ 2037、2234 ~ 2238、2258 ~ 2263、2315 ~ 2319、2365 ~ 2370
    SD 19 457 ~ 461、482 ~ 487、576 ~ 581、693 ~ 697、895 ~ 899、994 ~ 998、1002 ~ 1006、1432 ~ 1437、1639 ~ 1643、1707 ~ 1709、1725 ~ 1727、1880 ~ 1887、1927 ~ 1930、2016 ~ 2021、2116 ~ 2118、2174 ~ 2177、2249 ~ 2252、2268 ~ 2272、2302 ~ 2304
    LR 6 577 ~ 581、1455 ~ 1459、1727 ~ 1731、1927 ~ 1931、2014 ~ 2018、2304 ~ 2307
    CR 12 1001 ~ 1004、1162 ~ 1167、1237 ~ 1241、1308 ~ 1311、1396 ~ 1400、1486 ~ 1492、1722 ~ 1726、1930 ~ 1934、2086 ~ 2091、2303 ~ 2307、2362 ~ 2366、2425 ~ 2428
      注:R是原始光谱,FD是一阶微分,SD是二阶微分,LR是倒数对数,CR是去包络线。下同。
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    表  4  三江源区土壤有机质光谱反演模型精度统计表

    Table  4.   Statistical analysis for accuracy of spectral inversion model of soil organic matter in the Three-Rivers Source region

    数据形式
    Data form
    模型
    Model
    建模集
    Modeling set
    验证集
    Validation set
    R2RMSER2RMSE
    R PLSR 0.6072 28.9516 0.2902 38.2587
    RF 0.9103 16.8664 0.5737 29.7733
    SVM 0.7178 25.8478 0.4413 34.4488
    FD PLSR 0.7844 21.4641 0.7090 24.5103
    RF 0.9678 8.9132 0.7841 20.9787
    SVM 0.9012 14.9373 0.7807 21.2690
    SD PLSR 0.7878 21.2922 0.6331 27.1173
    RF 0.9767 7.8204 0.7364 23.1628
    SVM 0.9296 13.0579 0.7732 21.5267
    LR PLSR 0.6416 27.6581 0.3609 36.2953
    RF 0.9368 14.1331 0.5801 28.9739
    SVM 0.7353 24.5926 0.4842 32.6521
    CR PLSR 0.7797 21.6897 0.6702 26.2467
    RF 0.9645 10.2628 0.7689 22.7903
    SVM 0.8674 18.5939 0.6275 27.9623
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-10
  • 修回日期:  2021-01-24
  • 刊出日期:  2021-06-04

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