CN115128013A - 一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，所述土壤有机质含量空间预测评估方法具体包括：土壤样品数据的采集和预处理、图像选择和预处理、光谱指数的构建、基于分区算法的土壤有机质估算模型构建。该基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法提出了一种基于不同时期裸土合成图像的光谱特征，利用土壤实测样本训练，得到光谱特征与土壤有机质含量关系的森林回归模型，并据此绘制区域高空间分辨率的土壤有机质含量的制图方法。本发明利用分区算法避免数据不足和区域微环境差异造成的预测误差，提高了土壤有机质含量预测精度。此外，分区算法加速了图像光谱信息处理响应时间，大幅提高了计算速度，降低了时间成本。

Description

一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法
技术领域
本发明涉及土壤有机质含量技术领域，具体为一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法。
背景技术
有机质是土壤肥力的重要指标，是作物生长的主要养分来源，对农业生产和粮食安全具有重要意义。传统的土壤有机质测量主要依靠人工采样和大量的定点观测。这些方法费时费力，通常只能获取土壤有机质点分布数据，不能反映区域分布的整体情况。因此，结合空间信息技术获取土壤有机质精细的空间分布信息是未来发展的方向。
由于遥感影像的高实时性和易获取性，利用遥感影像的土壤有机质空间分布映射得到了广泛的应用。土壤有机质含量与光谱反射率存在相关关系，这为使用多光谱图像进行空间土壤有机质映射提供了理论基础。不过，当前基于反射光谱技术的土壤有机质含量预测存在以下问题：目前基于光谱的土壤有机质含量估算多使用光谱反射率、反射率一阶微分、反射率倒数对数、反射率倒数对数一阶微分等光谱反射率变化等作为估算模型参数；（2）目前基于反射光谱的土壤有机质含量估算多采用神经网络、CARS算法、蝙蝠算法（BA）、多元线性回归等方法构建模型。这些模型参数和方法相对比较复杂，计算参数多、计算耗时长，实际应用操作可能存在较大困难，且这些方法多是基于整体光谱图像进行的含量估算，存在由于目标区内部土壤差异大对模型预测带来较大偏差的风险。因此亟需一种新型的参数简单且建模方法容易，能对目标区进行分区的土壤有机质含量估算方法。
针对上述问题，在原有土壤有机质估算方法的基础上进行创新设计。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，避免了传统实验室化学分析方法费时费力的不足，与其它光谱技术相比，本发明利用分区算法能避免数据不足和区域微环境差异造成的预测误差，提高了土壤有机质含量预测的精度。此外，分区算法加速了图像光谱信息处理响应时间，大幅提高了计算速度，可以大大减少计算用时，降低了时间成本。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其中具体包括：
步骤A.土壤样品数据的收集和预处理；
步骤B.图像选择和预处理；
步骤C.光谱指数的构建；
步骤D.基于分区算法的土壤有机质预测模型构建。
优选的，所述步骤A中土壤样品数据的收集和预处理是通过将目标农用地划分为多个30m×30m的网格，在每个网格内采集5到6个子样本混合成一个样本，使用手持GPS记录每个网格的中心位置。采样点包括目标农用地内所有土壤类型。
采用上述技术方案，将每个混合样品采用自然风干、除杂，研磨通过2毫米筛子，后采用重铬酸钾法等方法测定样品中总有机碳（TOC）含量，然后我们将TOC含量乘以转换因子获取土壤有机质含量。
优选的，所述步骤B中图像选择和预处理，通过谷歌地球引擎（GEE）平台，选择目标农用地所有裸露土壤期的Landsat-8或者Sentinel-2的大气校正表面反射率图（SR）为原始图像。对多期SR图像进行合成，从合成图像中获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量。
优选的，所述Landsat 8图像预处理方法：Landsat-8数据存储在GEE平台中的USGSLandsat-8 SR数据库中，包括5个可见光和VNIR波段、2个SWIR波段和1个热红外波段。这些波段通过LaSRC算法进行大气校正，空间分辨率为30米。后将Landsat-8 SR产品的pixel_QA波段作为云掩模，生成裸土期无云覆盖的Landsat-8图像，将所有裸土期Landsat-8 SR图像合成，可获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量；
优选的，所述Sentinel-2图像预处理方法：Sentinel-2数据存储在GEE平台中的Sentinel-2 MSI Level-2A数据库中，包括4个VNIR波段、2个SWIR波段和4个红边波段。这些波段通过Sen2Cor算法进行大气校正，VNIR波段空间分辨率为10米，SWIR波段和红边波段空间分辨率为20米。后将Sentinel-2 SR产品的QA60波段作为云掩模，生成裸土期无云覆盖的Sentinel-2图像，将所有裸土期Sentinel-2 SR图像合成，可获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量。
优选的，所述步骤C光谱指数的构建：构建归一化差分指数（NDI）、比值指数（RI）和差分指数（DI）等光谱指数对土壤有机质含量进行预测。NDI、RI和DI可以为光谱带较少的多光谱图像提供比其他指数更多的信息。
NDI、RI和DI计算公式如下：
Figure 877648DEST_PATH_IMAGE002
Figure 694294DEST_PATH_IMAGE004
Figure 57404DEST_PATH_IMAGE006
其中，Pi代表第i个波段的反射率，Pj代表第j个波段反射率；
利用上述公式，对Landsat-8 合成图像或者Sentinel-2合成图像生成所需的光谱指数。
优选的，步骤（D）所述基于分区算法的土壤有机质预测模型构建中基于土壤类型分区的局部回归模型。根据中国土壤普查结果，将目标农用地分为不同土壤类型，对不同类型土壤有机质含量进行预测，将预测结果与步骤A中的土壤实测结果相结合，得到基于土壤类型分区的局部回归模型。
优选的，步骤（D）所述基于分区算法的土壤有机质预测模型构建中基于K-均值分区的局部回归模型。是使用GEE平台中内置的级联简单K均值（”cascade simple K-means”）算法选择最佳分区数据。将要分割的合成图像和步骤A中的土壤实测样本数据作为训练样本输入GEE，对不同分区的土壤有机质含量进行预测，将预测结果和土壤实测结果相结合，得到基于K-均值分区的局部回归模型。
优选的，步骤（D）所述基于分区算法的土壤有机质预测模型构建中随机森林回归模型，使用GEE平台内置的RF算法进行计算。以Landsat-8或者Sentinel-2的所有波段和光谱指数为自变量，土壤有机质含量定义为因变量。使用bootstrap从土壤原始数据集中随机选择一定数量的样本生产新的训练数据集。然后，建立每个树模型，并利用误差确定最优分割节点数，所有树的预测平均值即为最终的预测值。优选的，基于分区算法的土壤有机质预测模型构建，其特征在于：所述的基于分区算法的土壤有机质预测模型的准确性验证，是通过将步骤（A）中 75%的土壤样本作为训练样本，25%作为验证样本，通过模型预测值和实测值之间的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）来评估土壤有机质估算模型预测的准确性，R2越大，RMSE越小，土壤有机质估算模型的准确率越高。R2和RMSE的计算公式如下：
Figure 580790DEST_PATH_IMAGE008
Figure 135268DEST_PATH_IMAGE010
式中n是样本数，yi是样品i观测的土壤有机质实测值，
Figure 376893DEST_PATH_IMAGE012
i是样本i模型计算的土壤有机质预测值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.依托GEE平台可同步美国地质调查局（USGS）、欧空局等单位产生的不同时期、不同层次的产品，可提供多时相光谱图像处理职能，其强大的数据并行处理能力，能极大地简化和加速原本非常复杂的计算和操作步骤。
2.采用分区算法，可以避免数据不足和区域微环境差异造成的预测误差，提高了土壤有机质含量预测的精度。此外，分区算法加速了图像光谱信息处理响应时间，大幅提高了计算速度，可以大大减少计算用时，降低了时间成本。
附图说明
图1为本发明Landsat-8不同分区算法土壤有机质平均值随光谱带的变化曲线；
图2为本发明Sentinel-2不同分区算法土壤有机质平均值随光谱带的变化曲线；
图3为本发明实施例Landsat-8土壤有机质不同分区回归模型验证精度图；
图4为本发明实施例Sentinel-2土壤有机质不同分区回归模型验证精度图；
图5为本发明基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其中具体包括：
步骤A.土壤样品数据的收集和预处理；
步骤B.Landsat-8图像选择和预处理；
步骤C.光谱指数的构建；
步骤D.基于分区算法的土壤有机质预测模型构建。
步骤A中土壤样品数据的收集和预处理是通过将目标农用地划分为多个30m×30m的网格，在每个网格内采集5到6个子样本混合成一个样本，使用手持GPS记录每个网格的中心位置。采样点包括目标农用地内所有土壤类型。对每个混合样本采用自然风干、除杂，研磨通过2毫米筛子，后采用重铬酸钾法等方法测定样品中的有机质含量。
步骤B中图像选择和预处理，通过谷歌地球引擎（GEE）平台，选择目标农用地所有裸露土壤期的Landsat-8的大气校正表面反射率图（SR）为原始图像。对多期SR图像进行合成，从合成图像中获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量；Landsat-8数据存储在GEE平台中的USGS Landsat-8 SR数据库中，包括5个可见光和VNIR波段、2个SWIR波段和1个热红外波段。这些波段通过LaSRC算法进行大气校正，空间分辨率为30米。后将Landsat-8 SR产品的pixel_QA波段作为云掩模，生成裸土期无云覆盖的Landsat-8图像，将所有裸土期Landsat-8 SR图像合成，可获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量；
步骤C光谱指数的构建：
构建归一化差分指数（NDI）、比值指数（RI）和差分指数（DI）等光谱指数对土壤有机质含量进行预测。NDI、RI和DI可以为光谱带较少的多光谱图像提供比其他指数更多的信息。：
NDI、RI和DI计算公式如下：
Figure 278115DEST_PATH_IMAGE002
Figure 983903DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中，Pi代表第i个波段的反射率，Pj代表第j个波段反射率；
利用上述公式，对Landsat-8 合成图像生成所需的光谱指数。
步骤（D）基于分区算法的土壤有机质预测模型：
（1）分区算法基于土壤类型分区的局部回归模型，根据中国土壤普查结果，将目标农用地分为不同土壤类型，对不同类型土壤有机质含量进行预测，将预测结果与步骤A中的土壤实测结果相结合，得到基于土壤类型分区的局部回归模型。
（2）分区算法基于K-均值分区的局部回归模型，是使用GEE平台中内置的级联简单K均值（“cascade simple K-means”）算法选择最佳分区数据。将要分割的合成图像和步骤A中的土壤实测样本数据作为训练样本输入GEE，对不同分区的土壤有机质含量进行预测，将预测结果和土壤实测结果相结合，得到基于K-均值分区的局部回归模型。
（3）土壤有机质预测模型为随机森林回归模型，使用GEE平台内置的RF算法进行计算。以Landsat-8的所有波段和光谱指数为自变量，土壤有机质含量定义为因变量。使用bootstrap从土壤原始数据集中随机选择一定数量的样本生产新的训练数据集。然后，建立每个树模型，并利用误差确定最优分割节点数，所有树的预测平均值即为最终的预测值。
（4）校验模型
将 75%的土壤样本作为训练样本，25%作为验证样本，通过模型预测值和实测值之间的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）来评估土壤有机质估算模型预测的准确性，R2越大，RMSE越小，土壤有机质估算模型的准确率越高。R2和RMSE的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
Figure 381386DEST_PATH_IMAGE010
式中n是样本数，yi是样品i观测的土壤有机质实测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
i是样本i模型计算的土壤有机质预测值。
实施例2
一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其中具体包括：
步骤A.土壤样品数据的收集和预处理；
步骤B.Sentinel-2图像选择和预处理；
步骤C.光谱指数的构建；
步骤D.基于分区算法的土壤有机质预测模型构建。
步骤A中土壤样品数据的收集和预处理是通过将目标农用地划分为多个30m×30m的网格，在每个网格内采集5到6个子样本混合成一个样本，使用手持GPS记录每个网格的中心位置。采样点包括目标农用地内所有土壤类型。对每个混合样本采用自然风干、除杂，研磨通过2毫米筛子，后采用重铬酸钾法等方法测定样品中的有机质含量。
步骤B中图像选择和预处理，通过谷歌地球引擎（GEE）平台，选择目标农用地所有裸露土壤期的Sentinel-2的大气校正表面反射率图（SR）为原始图像。对多期SR图像进行合成，从合成图像中获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量；Sentinel-2数据存储在GEE平台中的Sentinel-2 MSI Level-2A数据库中，包括4个VNIR波段、2个SWIR波段和4个红边波段。这些波段通过Sen2Cor算法进行大气校正，VNIR波段空间分辨率为10米，SWIR波段和红边波段空间分辨率为20米。后将Sentinel-2 SR产品的QA60波段作为云掩模，生成裸土期无云覆盖的Sentinel-2图像，将所有裸土期Sentinel-2 SR图像合成，可获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量。
步骤C光谱指数的构建：
构建归一化差分指数（NDI）、比值指数（RI）和差分指数（DI）等光谱指数对土壤有机质含量进行预测。NDI、RI和DI可以为光谱带较少的多光谱图像提供比其他指数更多的信息。：
NDI、RI和DI计算公式如下：
Figure 736407DEST_PATH_IMAGE002
Figure 877538DEST_PATH_IMAGE004
Figure 437832DEST_PATH_IMAGE006
其中，Pi代表第i个波段的反射率，Pj代表第j个波段反射率；
利用上述公式，对Sentinel-2合成图像生成所需的光谱指数。
步骤（D）基于分区算法的土壤有机质预测模型：
（1）分区算法基于土壤类型分区的局部回归模型，根据中国土壤普查结果，将目标农用地分为不同土壤类型，对不同类型土壤有机质含量进行预测，将预测结果与步骤A中的土壤实测结果相结合，得到基于土壤类型分区的局部回归模型。
（2）分区算法基于K-均值分区的局部回归模型，是使用GEE平台中内置的级联简单K均值（“cascade simple K-means”）算法选择最佳分区数据。将要分割的合成图像和步骤A中的土壤实测样本数据作为训练样本输入GEE，对不同分区的土壤有机质含量进行预测，将预测结果和土壤实测结果相结合，得到基于K-均值分区的局部回归模型。
（3）土壤有机质预测模型为随机森林回归模型，使用GEE平台内置的RF算法进行计算。以Sentinel-2的所有波段和光谱指数为自变量，土壤有机质含量定义为因变量。使用bootstrap从土壤原始数据集中随机选择一定数量的样本生产新的训练数据集。然后，建立每个树模型，并利用误差确定最优分割节点数，所有树的预测平均值即为最终的预测值。
（4）校验模型
将 75%的土壤样本作为训练样本，25%作为验证样本，通过模型预测值和实测值之间的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）来评估土壤有机质估算模型预测的准确性，R2越大，RMSE越小，土壤有机质估算模型的准确率越高。R2和RMSE的计算公式如下：
Figure 209479DEST_PATH_IMAGE014
Figure 222435DEST_PATH_IMAGE010
式中n是样本数，yi是样品i观测的土壤有机质实测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
i是样本i模型计算的土壤有机质预测值。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其特征在于：该预测评估方法，具体包括：
步骤A.土壤样品数据的收集和预处理；
步骤B.图像选择和预处理；
步骤C.光谱指数的构建；
步骤D.基于分区算法的土壤有机质预测模型构建。
2.根据权利要求1所述的一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其特征在于：所述步骤A中土壤样品数据的收集和预处理是通过将目标农用地划分为多个30m×30m的网格，在每个网格内采集5到6个子样本混合成一个样本，使用手持GPS记录每个网格的中心位置；
采样点包括目标农用地内所有土壤类型；
对每个混合样本采用自然风干、除杂，研磨通过2毫米筛子，后采用重铬酸钾法等方法测定样品中的有机质含量。
3.根据权利要求1所述的一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其特征在于：所述步骤B中图像选择和预处理，通过谷歌地球引擎（GEE）平台，选择目标农用地所有裸露土壤期的Landsat-8或者Sentinel-2的大气校正表面反射率图（SR）为原始图像；
对多期SR图像进行合成，从合成图像中获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量；
（1）所述的Landsat-8数据存储在GEE平台中的USGS Landsat-8 SR数据库中，包括5个可见光和VNIR波段、2个SWIR波段和1个热红外波段；
这些波段通过LaSRC算法进行大气校正，空间分辨率为30米；
后将Landsat-8 SR产品的pixel_QA波段作为云掩模，生成裸土期无云覆盖的Landsat-8图像，将所有裸土期Landsat-8 SR图像合成，可获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量；
（2）所述的Sentinel-2数据存储在GEE平台中的Sentinel-2 MSI Level-2A数据库中，包括4个VNIR波段、2个SWIR波段和4个红边波段；
这些波段通过Sen2Cor算法进行大气校正，VNIR波段空间分辨率为10米，SWIR波段和红边波段空间分辨率为20米；
后将Sentinel-2 SR产品的QA60波段作为云掩模，生成裸土期无云覆盖的Sentinel-2图像，将所有裸土期Sentinel-2 SR图像合成，可获得相对稳定的土壤像素来预测有机质含量。
4.根据权利要求1所述的一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其特征在于：所述步骤C光谱指数的构建：
构建归一化差分指数（NDI）、比值指数（RI）和差分指数（DI）等光谱指数对土壤有机质含量进行预测；
NDI、RI和DI可以为光谱带较少的多光谱图像提供比其他指数更多的信息；
NDI、RI和DI计算公式如下：
Figure 153402DEST_PATH_IMAGE001
Figure 568203DEST_PATH_IMAGE002
Figure 510751DEST_PATH_IMAGE003
其中，Pi代表第i个波段的反射率，Pj代表第j个波段反射率；
利用上述公式，对Landsat-8 合成图像或者Sentinel-2合成图像生成所需的光谱指数。
5.根据权利要求1所述的一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，其特征在于：步骤（D）所述基于分区算法的土壤有机质预测模型构建：
（1）所述分区算法可为基于土壤类型分区的局部回归模型；
（2）所述分区算法可为基于K-均值分区的局部回归模型；
（3）所述土壤有机质预测模型为随机森林回归模型。
6.根据权利要求5所述的基于分区算法的土壤有机质预测模型构建，其特征在于：所述（1）基于土壤类型分区的局部回归模型，根据中国土壤普查结果，将目标农用地分为不同土壤类型，对不同类型土壤有机质含量进行预测，将预测结果与步骤A中的土壤实测结果相结合，得到基于土壤类型分区的局部回归模型。
7.根据权利要求5所述的基于分区算法的土壤有机质预测模型构建，其特征在于：所述（2）基于K-均值分区的局部回归模型，是使用GEE平台中内置的级联简单K均值（“cascadesimple K-means”）算法选择最佳分区数据；
将要分割的合成图像和步骤A中的土壤实测样本数据作为训练样本输入GEE，对不同分区的土壤有机质含量进行预测，将预测结果和土壤实测结果相结合，得到基于K-均值分区的局部回归模型。
8.根据权利要求5所述的基于分区算法的土壤有机质预测模型构建，其特征在于：所述（3）随机森林回归模型，使用GEE平台内置的RF算法进行计算；
以Landsat-8或者Sentinel-2的所有波段和光谱指数为自变量，土壤有机质含量定义为因变量；
使用bootstrap从土壤原始数据集中随机选择一定数量的样本生产新的训练数据集；
然后，建立每个树模型，并利用误差确定最优分割节点数，所有树的预测平均值即为最终的预测值。
9.根据权利要求5所述的基于分区算法的土壤有机质预测模型构建，其特征在于：所述的基于分区算法的土壤有机质预测模型的准确性验证，是通过将步骤（A）中 75%的土壤样本作为训练样本，25%作为验证样本，通过模型预测值和实测值之间的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）来评估土壤有机质估算模型预测的准确性，R2越大，RMSE越小，土壤有机质估算模型的准确率越高：
R2和RMSE的计算公式如下：
Figure 574784DEST_PATH_IMAGE004
Figure 57718DEST_PATH_IMAGE005
式中n是样本数，yi是样品i观测的土壤有机质实测值，
Figure 592605DEST_PATH_IMAGE006
i是样本i模型计算的土壤有机质预测值。
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