基于野外Vis-NIR光谱的土壤有机质预测与制图.pdfVIP

第33卷，第4期 光谱学与光谱分析 2 01 3年4月 and SpectroscopySpectralAnalysis April，2013 基于野外Vis-NIR光谱的土壤有机质预测与制图 郭 燕1，纪文君1，吴宏海弘，史 舟1’3 1．浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所，浙江杭州 310058 2．浙江大学地球科学系，浙江杭州 310027 3．浙江大学唐仲英传感材料及应用研究中心，浙江杭州310058 摘要利用野外实时快速获取的土壤光谱进行土壤有机质(SOM)预测与制图是精确农业与土壤遥感制图 Pro 的必然需要，利用ASDFieldSpecFR野外型光谱仪实时快速获取的光谱数据，去除噪声较大的边缘波 段后，进行倒数的对数转换(Log(I／R))为吸收光谱。在分析吸收光谱和光谱指数与SOM关系的基础上，采 用偏最小二乘回归法进行SOM的建模预测并借助地统计学方法进行SOM空间变异制图研究。结果表明， 制图与实测s0M制图表现出相同的空间变异趋势，不同的指标均达到了较好的预测效果。 关键词Vis-NIR光谱；野外型光谱仪；土壤有机质；预测与制图；偏最t]、--乘回归法(PLsR)；地统计 中图分类号：S127／TP79文献标识码：A DOI：10．3964／j．issrL1000—0593{2013)04—1135—06 里格法进行了SOM的空间预测制图；ViscarraRossel等Hj 引 言 利用光谱仪室内测得4606个表层土壤样本的Vis-NIR光 谱，进行了澳大利亚整个区域范围的土壤预测制图研究。近 土壤有机质(SOM)与土壤质量关系密切，含量的高低，年来，利用“on-the-go”技术，结合野外原位测量光谱和其他 在一定程度上预示着土壤的肥沃程度，快速准确获取其含量 传感器进行空间变异制图的研究也越来越广泛[4’8]，但是， 并进行制图已经成为精确农业发展的必然趋势。Vis-NIR光国内还缺少利用野外实时原位测量土壤光谱并进行制图的研 谱技术有效地克服了常规测量周期长，成本高，不能实时快 究，本研究是在已有研究的基础上，对野外土壤光谱原位测 速测定的缺点，为利用土壤光谱估测土壤养分含量提供了技 定可行性、可靠性的探索与分析。 术支持。纪文君[1]等，谢伯承[21等对土壤SOM的响应波段为将影响土壤光谱的因素(成土母质，水分等)降到最 和反射特性进行了分析；刘焕军等[33借助于测量的土壤光谱 小，选择在同一块相对均一的田块内进行野外原位测量。利 数据对SOM含量进行了建模、估测，均取得了良好的效果。 用野外型光谱仪获取的Vis-NIR土壤光谱数据，进行野外土 但是室内光谱测量是将土壤样品经由田间采集经磨碎后进 壤光谱数据的处理方法和SOM建模研究，并借助地统计制 行，会造成土壤原有结构和水分含量的变化，致使测量结果 图方法进行SOM含量的制图研究。 与真实情况存在一定的差异。而野外原位光谱测量则可以在 实时、不破坏土壤结构的情况下进行，吸引了越来越多的关 1实验部分 注，在基于实时土壤光谱的土壤参数预测方面取得了一定的 进展‘4．5]。 1．1研究区域 目前，SOM光谱制图主要集中在利用遥感光谱指数和 研究区位于浙江省中部富阳市中国水稻研究所试验田， 属于中亚热带北缘季风区，光热水资源丰富。整个地势呈现 光谱仪测量的高光谱数据上。Wang等[6]利用MODIS遥感 影像提取的植被指数建立与SOM的回归关系，利用回归克 出由东北向西南逐渐升高，年均温16．1℃，平均海拔300 收稿日期：2012