作者单位
摘要
1 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100101
2 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100101中国科学院大学, 北京 100049
目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响, 而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。 该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法, 根据研究区土壤类型, 从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段, 分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。 使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选, 使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模, 使用决定系数(R2)、 相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。 以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例, 采集38个黄壤样本和35个红壤样本, 从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段, 均采用IGA+PLSR方法进行建模。 结果表明: 不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时, 与全谱段建模结果相比, 基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R2由0.624提升到0.755, RPD由1.668提升到2.069, RMSEP减少40.591; 与不考虑土壤类型的建模相比, 黄壤样本特征谱段的估算精度R2由0.761提升到0.879, RPD由2.137提升到3.001, RMSEP减少74.737, 红壤样本特征谱段的估算精度R2由0.866提升到0.939, RPD由2.848提升到4.212, RMSEP减少89.358, 黄壤和红壤样本的反演模型均达到了出色模型的标准。 因此, 土壤光谱活性物质特征谱段的提取以及土壤类型的考虑均有助于提高土壤Zn含量的反演精度, 为应用高光谱遥感图像进行大范围土壤重金属污染监测奠定方法基础。
重金属 土壤类型 高光谱遥感 土壤光谱活性物质 特征选择 Soil heavy metals Soil type Hyperspectral remote sensing Soil spectrally active constituents Feature selection 
光谱学与光谱分析
2023, 43(7): 2019
徐蕾 1,2袁会敏 1,2江荣风 1,2王雁峰 3[ ... ]王盛锋 3
作者单位
摘要
1 中国农业大学资源与环境学院, 北京 100193
2 植物—土壤相互作用教育部重点实验室, 北京 100193
3 农业部作物专用肥料重点实验室, 北京 100193
土壤是由大小不同、 形状各异的颗粒组成, 其中土壤粘粒矿物是土壤的重要组成部分之一, 它不仅蕴含着土壤的形成轨迹、 发生学特征以及成土环境的变化, 而且还能够对土壤中的营养物质以及水分起到保蓄的作用。 同时, 由于不同类型土壤的粘粒矿物组成不尽相同, 不同利用方式以及长期定位施肥都会对土壤粘粒矿物的演变产生影响, 因此研究土壤粘粒矿物的组成及演变规律, 可以更加全面的了解不同类型土壤之间的发生学规律, 对探究土壤肥力的可持续性具有重要意义。 目前对土壤粘粒矿物展开研究已经成为农业绿色发展研究的重点之一, X射线衍射分析法(XRD)作为研究土壤粘粒矿物最有效的手段, 具有方便、 快捷、 测量精度高以及对样品无污染等优点, 近年来受到国内外学者的广泛关注。 文章介绍了X射线衍射分析法测定土壤粘粒矿物的基本原理和分析方法, 综述了该技术在测定土壤粘粒矿物方面的国内外研究进展, 并对X射线衍射分析法测定粘粒矿物的应用前景进行了展望。 应用XRD对土壤粘粒矿物进行研究, 结合传统分析方法对土壤基本性质进行测定, 可以揭示不同类型土壤的粘粒矿物组成及差异, 以及不同利用方式下的土壤粘粒矿物的组成和演变规律, 从而为土壤肥力的可持续利用及农业绿色发展提供理论基础和技术支撑。 目前有关土壤粘粒矿物演变展开的研究多集中于长期定位施肥处理上, 而对于长期秸秆还田以及不同耕作方式引起的土壤粘粒矿物演变的研究却非常少, 相信未来, XRD可以被应用到土壤研究的更多方面, 为农业绿色发展做出贡献。
X射线衍射仪 粘粒矿物 土壤类型 利用方式 X-ray diffraction Clay mineral Soil type Land use 
光谱学与光谱分析
2020, 40(4): 1227
作者单位
摘要
1 临沂大学农林科学学院, 山东 临沂 276005
2 临沂大学药学院, 山东 临沂 276005
3 临沂大学资源与环境学院, 山东 临沂 276005
4 中国科学院沈阳应用生态研究所, 辽宁 沈阳 110016
森林土壤富含不同组分和功能的有机碳。 该研究以棕壤和褐土45年林龄的刺槐林下表层及底层土壤为对象, 研究其林下土壤腐殖酸组分在不同土壤类型和不同土层间的差异和变换。 褐土和棕壤表层及底层土壤分别定义为CO和CA, BO和BA。 应用傅里叶变换红外光谱对土壤腐殖质组分的富里酸(FA)、 胡敏酸(HA)和胡敏素(HM)进行了分析。 结果表明富里酸主要吸收峰为3 400 cm-1处的碳水化合物中—OH形成的氢键伸缩振动, 1 655 cm-1处的芳香环CC伸缩振动, 1 110 cm-1处的脂族C—OH伸缩振动。 与富里酸相比, 胡敏酸所含官能团与其相似, 差异在于其吸收峰强度较弱。 胡敏素在1 110 cm-1处的脂族C—OH伸缩振动和1 030 cm-1处多糖或类多糖物质的C—O伸缩振动较胡敏酸此处的峰吸收强度强。 根据分析, 表层土壤腐殖质官能团结构较底层土壤多且吸收强度强。 另外, 富里酸不同物质官能团数量及强度受土壤类型和土壤深度的影响较胡敏酸和胡敏素小。 根据不同吸收峰对比分析发现, 富里酸组分的芳化程度较强, 而胡敏酸和胡敏素的芳化作用仅表层土壤程度较强。 不同土壤类型胡敏酸组分分析表明, 棕壤表层土壤芳族和脂肪族物质吸收强度明显高于褐土。 综上, 土壤类型和土层显著影响45年林龄的刺槐林下土壤腐殖质组分, 尤其是胡敏酸和胡敏素组分。
腐殖质 傅里叶变换红外光谱分析 土壤类型 土层 森林土壤 Humic substances FTIR analysis Soil type Soil depth Long-term forest soil 
光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1298
作者单位
摘要
1 东北师范大学地理科学学院, 吉林 长春 130024
2 东北农业大学资源与环境学院, 黑龙江 哈尔滨 150030
土壤作为自然界的重要组成部分之一, 对生态系统的形成和人类的生存均起着绝对不可忽视的作用, 故对于土壤热红外偏振辐射特性的研究, 具有十分重要的现实意义。 而且, 关于土壤在2π空间内的偏振热辐射特性的研究, 国内外还未见报道。 研究结果表明: 随着探测角的改变, 土壤的偏振亮度温度在0°~80°范围内呈现非线性变化, 当探测角的变化范围为60°~80°时, 其偏振亮度温度随着探测角的增大而呈现明显的上升趋势; 不同方位角条件下, 土壤的偏振亮度温度会发生改变, 在0°~240°范围内, 随着方位角的增大而呈现上升趋势, 在240°~320°范围内, 呈现下降趋势; 波段和偏振角对于土壤的偏振亮度温度的变化均具有一定的影响, 而且二者的变化曲线的波动幅度都较为平缓; 不同土壤类型的偏振辐射亮度温度不同, 呈现草甸黑土>淋溶黑钙土>典型黑钙土>草甸风沙土的规律。 以上研究为热红外偏振遥感基础理论研究提供重要依据。
2π空间 偏振亮度温度 探测角 方位角 热辐射 土壤类型 2π space Polarized brightness temperature Detection angle Azimuth angle Thermal radiation Agrotype 
光谱学与光谱分析
2016, 36(6): 1813
作者单位
摘要
1 北京林业大学精准林业北京市重点实验室, 北京100083
2 国家测绘局第一航测遥感院, 陕西 西安710000
3 哈尔滨师范大学, 黑龙江 哈尔滨150000
永定河流域的土壤类型及含水量与植被覆盖指数是影响该流域水量的重要因素, 利用传统取样法对该流域土壤类型及含水量进行调查, 耗费人力的同时还会因仪器误差等客观因素造成实验精度下降。 选择永定河流域(北京地区)为研究区, 利用全站仪进行野外调查测定34块样地并取样, 结合1978—2009年6期的TM影像数据对土壤信息进行提取, 研究该地区的土壤含水量与各类多光谱遥感因子间的相关关系, 利用遗传算法对土壤归一化水体指数(NDWI)的主要影响因子进行筛选, 因NDWI是基于绿波段与近红外波段的归一化比值指数, 一般用来提取影像中的水体信息, 效果较好。 为了更准确的筛选与土壤含水量相关的因子, 利用遗传算法全局择优的特点, 通过控制迭代次数加速收敛来筛选关键因子。 进而利用多元回归的方法建立NDWI反演模型, 分析出模型的内符合精度为0.987, 并利用边缘树种进行外符合精度检验, 得出: 土壤中速效氮、 磷、 钾的含量与经度相关性不明显, 却与纬度和土层成正相关关系, 当模型计算的迭代次数Maxgen达到最优时, 内符合精度为87.6%。 通过遥感影像与野外调查相结合的方法得到的土壤NDWI与植被盖度、 地形、 气候等相关因子的模型而计算得出的NDWI值与单纯利用传统土壤取样法得到的值进行对比分析, 得出平均相对误差E为-0.021%, 外符合精度P达到87.54%。 该模型的建立可为日后对永定河流域土壤水分及有机质的分析与研究提供较好的实践及理论依据。
多光谱 遗传算法 土壤类型 土壤含水量 永定河 Multispectral technology Genetic algorithm Soil type NDWI Yongding River 
光谱学与光谱分析
2014, 34(6): 1649

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