消除水分因素影响的野外原状土壤盐分高光谱建模估测

土壤水分被确定为土壤属性(有机碳、盐分等)光谱预测准确性下降的一个主要原因,该文通过两种方法的对比旨在探索去除土壤水分影响、提高盐分高光谱定量估测精度的方法和技术路线。首先以山东省东营市垦利区为研究区,采用地物光谱仪测定了96个样本的野外原状土和室内风干土光谱,并进行一阶导数变换;接着,对比分析盐分光谱特征及水分的影响;然后分别采用外部参数正交化(external parameter orthogonalization,EPO)和非负矩阵分解(non-negative matrix factorizing,NMF)方法校正和融合野外原状土光谱,去除土壤水分因素的影响,形成野外原状土光谱的校正和融合光谱;最后基于野外原状土光谱、校正和融合光谱,分别采用多元逐步线性回归(multiple step linear regression,MSLR)和偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)构建土壤盐分含量的估测模型,并进行验证和比较,分析预测精度变化。结果显示:土壤水分对野外原状土光谱及盐分光谱特征影响较大,需要研究去除;EPO和NMF均可提高土壤盐分野外原位光谱估测精度,比较而言,NMF效果更为显著;EPO结合PLSR或NMF结合MSLR可作为去除水分影响的土壤盐分校准模型的技术路线。

基于光谱指数优选的土壤盐分定量光谱估测

[目的]探索基于光谱指数的盐渍土盐分估测的最佳技术路线,为研究区土壤盐分定量、快速遥感监测提供理论基础和技术参考。[方法]以山东省垦利县为研究区,野外采样,获取盐分及其主要离子(Cl-,Na+,Ca2+)含量及高光谱数据;然后采用2种思路:(1)先选取敏感波段,进而构建常见的5种光谱指数;(2)先任意两波段组合构建光谱指数,进而筛选敏感光谱指数。最后皆采用随机森林方法(random forest,RF)构建土壤盐分及其主要离子的光谱模型。[结果]基于筛选的敏感亮度指数(1 750,1 620nm)的RF模型精度最高,作为研究区土壤盐分的最佳估测模型,亮度指数作为最佳光谱指数;思路(2)明确的特征光谱范围涵盖思路(1)筛选的敏感波段,更有利于光谱特征分析;思路(2)建模的结果明显优于思路(1);确定最佳技术路线为:任意波段两两组合构建光谱指数后,利用相关分析筛选土壤盐分及其主要离子的敏感光谱指数,进而构建其RF模型。[结论]该技术路线适用于黄河三角洲地区土壤盐渍化信息的有效提取。

我国耕地质量研究热点分析与评价

耕地对于国家的长治久安具有重要的现实意义,而且与人民的生活息息相关,对于耕地质量的评价,国家政府把控全国耕地的实际情况并基于此制定相关的规章制度,实现耕地的最优化配置具有重要意义。因此本文通过可视化共现网络分析我国耕地质量的当前研究热点与研究趋势,发现我国耕地质量的研究有国土资源、土地开发、补充耕地、耕地占补平衡、建设用地、耕地后备资源、粮食安全等十个热点研究主题;核心研究机构为各地农业院校以及国土资源部重点实验室。