基于无人机遥感的盐渍化土壤有机质反演方法研究

土壤有机质含量是衡量土壤肥力的重要指标,对粮食生产具有重要影响。我国滨海盐碱地分布广阔,土壤有机质呈现显著的空间异质性。传统的“实地采集-实验测量”的方法费时费力,难以快速描绘盐碱地区土壤有机质含量的空间分布特征。因此,采用遥感技术对土壤有机质含量进行高效且精准地反演,可以快速了解土壤肥力,从而调整与优化农业生产与管理。本研究以黄河三角洲典型滨海盐碱地裸土(0~10 cm土层)为研究对象,通过提取土壤的无人机遥感光谱与空间纹理信息,构建并筛选遥感指数。分别采用多元线性逐步回归、偏最小二乘以及随机森林模型对土壤有机质含量进行反演,并对比分析耕作与未耕作处理对反演的影响,同时探究融入对土壤盐分含量敏感的遥感信息是否可提高盐碱地区土壤有机质的反演精度。研究结果表明:(1)在土壤有机质含量反演中,随机森林模型的反演精度(R2为0.83~0.95)显著高于多元线性逐步回归(R2为0.26~0.69)和偏最小二乘模型(R2为0.37~0.72);(2)与未耕作土壤(R2为0.26~0.95)相比,耕作处理下的土壤有机质的反演精度较高(R2为0.54~0.94),即土壤的耕作处理能提高光谱指数对于土壤有机质含量的响应,从而提升土壤有机质含量的反演精度,为更加精准地监测土壤有机质提供新思路;(3)融入遥感纹理信息或土壤盐分含量信息(盐分实测值和盐分敏感指数)可显著提高土壤有机质反演精度。本研究将为提升田块尺度滨海盐渍化农田的土壤有机质含量反演提供理论与技术支撑,从而促进滨海盐渍化地区现代化农业的发展。

天基载荷特性光谱分辨率与信噪比对黑土地有机质定量反演影响分析

天基黑土地有机质含量高精度监测对黑土资源利用与保护具有重要意义,基于天基高光谱数据的土壤有机质含量预测是实现大区域土壤高时空覆盖监测的有效手段。星载高光谱仪器的光谱分辨率和信噪比等核心参数直接影响土壤有机质含量预测的精度。为进一步提高我国黑土区土壤有机质监测水平,为黑土地农业资源环境监测卫星系统设计提供理论支撑。基于卫星光学载荷光谱分辨率、信噪比对土壤有机质含量反演影响研究,构建了基于MODTRAN大气传输模型、仪器信噪比分析模型以及偏最小二乘回归土壤有机质反演模型的面向黑土监测的高光谱卫星“仪器—观测—反演”全链路分析模型,并以东北典型黑土区三江平原土壤实测数据为模型输入,将实验室测得的黑土区土壤光谱数据仿真成加入大气效应以及真实天基遥感仪器特性的模拟数据,针对改变光谱分辨率及信噪比参数的反演结果进行对比分析,结果表明:①针对黑土有机质含量预测的天基遥感载荷光谱分辨率参数在小于40 nm区间反演性能较好,RMSE<0.60%,R2>0.75;②当光谱分辨率为15 nm、加权信噪比大于等于477.31时,黑土地有机质反演性能最优,RMSE<0.535%;③光谱分辨率越小,噪声的影响越显著,且光谱间隔越小,信噪比需求越高。10 nm、20 nm分辨率时对应的最佳加权信噪比为494.07、462.16,60 nm、100 nm处的最低加权信噪比需求分别为358.84、275.63。