CN113866102B - 一种基于光谱的土壤健康调查监测方法 - Google Patents

一种基于光谱的土壤健康调查监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，包括：S1、研究区土样采集及野外光谱测量；S2、光谱数据处理及化学分析测试；S3、航空高光谱遥感数据获取及预处理；S4、土壤健康参数与光谱特征信息提取；S5、土壤健康参数遥感反演模型构建；S6、航空高光谱数据土壤健康参数填图；S7、土壤健康评价。本发明的优点和功效在于：利用高光谱遥感数据反演土壤健康参数，监测范围广，监测速度块，能快速的实现大面积土壤健康调查与动态监测。利用高光谱遥感数据反演土壤健康参数，克服了传统通过采样化学分析难以反应区域土壤健康状况，空间插值结果难以获得精确土壤背景值，评价结果可靠性低等缺点，结果相对精确可靠。

Description

一种基于光谱的土壤健康调查监测方法
技术领域
本发明涉及一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，属于遥感技术、地质调查、生态环保领域。
背景技术
随着人们生活条件的不断提高，人民对健康越来越重视。传统的土壤健康调查监测主要通过实验室化学分析，尽管采样点测量精度很高，但存在耗时等方面的问题；同时点源数据难以反应区域土壤健康状况，空间插值结果难以获得精确土壤背景值，评价结果可靠性低，调查结果具有滞后性，无法满足土壤健康快速调查与动态监测的需求。
发明内容
本发明的目的在于，针对背景技术中提出的传统土壤健康调查监测技术无法满足快速调查与动态监测的需求，提出一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，实现土壤健康的快速调查与动态监测。
本发明的目的主要通过以下技术方案实现：一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，包括依次进行的以下步骤：
S1、研究区土样采集及野外光谱测量。根据1:25万土地质量地球化学调查规范，采集研究区范围内土壤表层0-20cm的土壤样品，利用便携式光谱仪采集土壤样品的野外光谱数据。
S2、光谱数据处理及化学分析测试。
S201、所述的光谱数据处理，包括：去除所述野外光谱数据中的噪声，所述的噪声主要是野外光谱测量时因便携式光谱仪在工作时受到自身和外界因素干扰所产生，去除便携式光谱仪与航空成像光谱仪传感器间的差异，并增强与土壤健康参数相关的光谱信息及特征。
S202、将野外采集的土壤样品送到分析实验室，分析土壤样品的元素含量、土壤理化性质和粘土矿物含量等。
S3、航空高光谱遥感数据获取及预处理。通过航空成像光谱仪获取研究区的CASI/SASI数据，通过航空成像光谱仪自带的航空成像光谱测量系统数据预处理软件进行辐射校正和几何校正，消除因传感器响应特性及姿态引起的辐射误差及几何畸变；通过大气校正，消除因大气影响引起的辐射误差，通过地空回归方法的光谱重建，计算地面光谱与大气校正光谱之间的乘性与加性系数，利用该系数消除在轨定标误差。
S4、土壤健康参数与光谱特征信息提取。土壤光谱特征与某些特定的土壤属性有关，通过对土壤光谱反射特征及主要影响因素分析，寻找利用土壤光谱特征研究土壤健康状况依据，并通过土壤光谱及其变换形式与土壤健康参数含量的相关性分析，计算光谱指标与土壤健康参数含量的相关性系数，通过相关系数的大小挑选用于建模的波段范围。若波段对应处的相关系数通过P＝0.01显著性检验，说明该波段与土壤健康参数含量达到极显著相关水平，将作为特征波段挑选出来，用于后续模型建立。
S5、土壤健康参数遥感反演模型构建。从剔除异常值的土壤样品中采用RankKennard Stone(Rank-KS)抽样法挑选2/3样本作为建模数据集，根据S4中光谱指标与土壤健康参数含量相关性分析得到的特征波段，构建土壤成分含量的偏最小二乘回归和BP神经网络反演模型，对模型精度进行评价，利用剩余1/3样本作为验证数据集带入模型中对模型的精度和稳定性进行评价得到最优模型。
S501、构建偏最小二乘回归模型。将建模数据集样品的各种光谱变换形式中与土壤健康参数含量达到极显著相关的波段处的光谱变量值作为模型的自变量，土壤健康参数含量作为因变量，分别建立多种光谱形式的土壤健康参数含量预测模型，偏最小二乘模型使用matlab中的plsregress函数实现，并将筛选出的验证数据集数据代入模型中，对模型的精度和稳定性进行评价。
S502、构建BP神经网络反演模型。首先创建一个4层BP神经网络，包括2层隐藏层。神经元数量分别为5和3，采用梯度下降法来计算目标函数的最小值，建立标准神经网络模型。在建立标准网络模型的基础上建立增强模型以进一步提高模型精准性，增强方法产生一系列“成分模型”，其中每个模型在整个数据集上构建。在构建每个后续成分模型之前，将根据前一成分模型的残差对记录进行加权。具有较大残差的个案将被给予较高的分析权重，因此下一个成分模型将较好地侧重于这些记录。这些成分模型共同构成一个整体模型。该整体模型采用组合规则对新记录进行评分。
S6、航空高光谱数据土壤健康参数填图。将CASI/SASI影像代入所述步骤S5构建并验证后的最优模型进行填图，并采用直方图匹配法对填图结果进行修正，得到土壤各成分含量的空间分布。
S7、土壤健康评价。对航空高光谱数据土壤健康参数填图结果，根据《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T 0295-2016)中元素和指标的分级标准和《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618-2018)中的风险筛选界值，以地块为基础，确定每个地块土壤健康等级。
本发明的优点和功效在于：
1.利用高光谱遥感数据反演土壤健康参数，监测范围广，监测速度块，能快速的实现大面积土壤健康调查与动态监测。
2.利用高光谱遥感数据反演土壤健康参数，克服了传统通过采样化学分析难以反应区域土壤健康状况，空间插值结果难以获得精确土壤背景值，评价结果可靠性低等缺点，结果相对精确可靠。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。
图1为本发明方法流程图。
图2为本发明实施例研究区采样分布点示意图。
图3为本发明实施例土壤地面光谱测量预处理结果。
图4为本发明实施例高光谱反演结果。
图5为本发明实施例土地质量总和评价。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例：
一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，包括如下步骤：
步骤一、研究区土壤样品采集与野外光谱测量。遵循1：25万土地质量地球化学调查规范，如图2所示，在2KM乘以2KM的网格点上，采用“X”形5点采样法，采集中心点和距离中心点20m左右的四个角点表层0～20cm的土样，并均匀混合后，挑出土壤中体积较大杂物，共采集土壤样品182个。将采集到的每个土样使用Field Spec Pro FR仪器测量土样野外光谱(采集时间在10：30-14：30)，每个土样至少采集5条光谱曲线，用这5条光谱曲线的算术平均反射率作为最终的光谱反射率。
步骤二、光谱数据处理及化学分析测试。对采集的野外地面光谱数据进行光谱去噪、光谱重采样、光谱散射校正、光谱数学变换、连续统去除等处理，如图3所示，去除光谱测量过程中产生的各种误差及噪声，增强与土壤健康参数相关的光谱信息及特征。对土壤样品风干、研磨、去除杂质等操作后送到实验室测定土壤成分含量，包括土壤的有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾、硒、锗、镉、铬、汞、铅、砷、Cl-、SO42-、CO32-、PH值、阳离子交换量、粘土矿物含量等。
步骤三、航空高光谱遥感数据获取及预处理。获取研究区航空高光谱数据(CASI/SASI/TASI)，空间分辨率为4米，CASI光谱范围为380-1050nm，光谱分辨率为2.3nm，SASI光谱范围为950-2450nm，光谱分辨率为15nm。对获取的航空高光谱遥感数据进行辐射校正、几何校正、大气纠正和光谱重建等处理。
步骤四、土壤健康参数遥感反演模型构建。对步骤二中获取到的土壤样品化学分析结果计算Pearson相关系数，分析土壤化学组成成分间自相关性。探寻土壤化学组成成分含量与多种光谱变量间的相关关系，筛选出达到极显著相关水平的特征波段。从剔除异常值的土壤样本及野外测量光谱中挑选2/3的样品作为建模数据，其余1/3的样品作为验证数据。利用建模数据建立土壤化学组成成分含量的偏最小二乘法与BP神经网络回归统计模型，并利用验证数据对模型精度进行评价。
步骤五、航空高光谱数据土壤健康参数填图。根据模型精度评价，选用偏最小二乘法模型和航空高光谱遥感影像，开展研究区土壤健康参数反演填图，并对填图结果进行直方图匹配修正，得到土壤健康参数空间分布数据如图4。
步骤六、土壤健康评价。参照《土地质量地球化学评价规范(DZT0295-2016)》对土壤中的养分指标进行评价，参照《农用地土壤污染风险管控标准(GB15618-2018)》对土壤环境指标进行评价，如图5。

Claims (4)

1.一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、研究区土样采集及野外光谱测量；根据1:25万土地质量地球化学调查规范，采集研究区范围内土壤表层0-20cm的土壤样品，利用便携式光谱仪采集土壤样品的野外光谱数据；
S2、光谱数据处理及化学分析测试；
S3、航空高光谱遥感数据获取及预处理；通过航空成像光谱仪获取研究区的CASI/SASI数据，通过航空成像光谱仪自带的航空成像光谱测量系统数据预处理软件进行辐射校正和几何校正，消除因传感器响应特性及姿态引起的辐射误差及几何畸变；通过大气校正，消除因大气影响引起的辐射误差，通过地空回归方法的光谱重建，计算地面光谱与大气校正光谱之间的乘性与加性系数，利用该系数消除在轨定标误差；
S4、土壤健康参数与光谱特征信息提取；计算光谱指标与土壤健康参数含量的相关性系数，通过相关系数的大小挑选用于建模的波段范围；若波段对应处的相关系数通过P＝0.01显著性检验，说明该波段与土壤健康参数含量达到极显著相关水平，将作为特征波段挑选出来，用于后续模型建立；
S5、土壤健康参数遥感反演模型构建；从剔除异常值的土壤样品中采用挑选2/3样本作为建模数据集，根据S4中光谱指标与土壤健康参数含量相关性分析得到的特征波段，构建土壤成分含量的偏最小二乘回归和BP神经网络反演模型，对模型精度进行评价，利用剩余1/3样本作为验证数据集带入模型中对模型的精度和稳定性进行评价得到最优模型；
S6、航空高光谱数据土壤健康参数填图；将CASI/SASI影像代入所述步骤S5构建并验证后的最优模型进行填图，并采用直方图匹配法对填图结果进行修正，得到土壤各成分含量的空间分布；
S7、土壤健康评价。
2.根据权利要求1所述的一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，其特征在于：所述步骤S2，具体过程如下：
S201、所述的光谱数据处理，包括：去除所述野外光谱数据中的噪声，所述的噪声主要是野外光谱测量时因便携式光谱仪在工作时受到自身和外界因素干扰所产生，去除便携式光谱仪与航空成像光谱仪传感器间的差异，并增强与土壤健康参数相关的光谱信息及特征；
S202、将野外采集的土壤样品送到分析实验室，分析土壤样品的元素含量、土壤理化性质和粘土矿物含量。
3.根据权利要求1所述的一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，其特征在于：步骤S5所述的构建土壤成分含量的偏最小二乘回归模型，包括：将建模数据集样品的各种光谱变换形式中与土壤健康参数含量达到极显著相关的波段处的光谱变量值作为模型的自变量，土壤健康参数含量作为因变量，分别建立多种光谱形式的土壤健康参数含量预测模型，并将筛选出的验证数据集数据代入预测模型中，对模型的精度和稳定性进行评价。
4.根据权利要求1所述的一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，其特征在于：步骤S5所述的构建土壤成分含量的BP神经网络反演模型，包括：首先创建一个4层BP神经网络，包括2层隐藏层；神经元数量分别为5和3，采用梯度下降法来计算目标函数的最小值，建立标准神经网络模型；在建立标准网络模型的基础上建立增强模型以进一步提高模型精准性，增强方法产生一系列“成分模型”，其中每个成分模型在整个数据集上构建；在构建每个后续成分模型之前，根据前一成分模型的残差对记录进行加权；这些成分模型共同构成一个整体模型；该整体模型采用组合规则对新记录进行评分。
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