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基于野外viS-NIR高光谱的土壤属性精准预测及水分干扰消除研究

一、引言

1.1研究背景与意义

土壤作为农业生产的基础，其属性对农作物的生长发育、产量和品质起着关键作用。准确掌握土壤属性信息，对于合理施肥、精准农业管理以及保障粮食安全具有重要意义。传统的土壤属性检测方法，如化学分析等，虽然能够提供较为准确的结果，但存在检测周期长、成本高、破坏性大等缺点，难以满足现代农业对土壤信息快速、实时获取的需求。

随着光谱技术的发展，野外viS-NIR高光谱技术因其具有快速、无损、多参数同时分析等优势，逐渐成为土壤属性预测研究的热点。该技术利用土壤在可见光-近红外波段（350-2500nm）的光谱特征，通过建立光谱与土壤属性之间的定量关系模型，实现对土壤属性的快速预测。例如，土壤中的有机质、氮、磷、钾等养分含量，以及土壤质地、酸碱度等属性，都会在光谱上表现出特定的吸收或反射特征，通过分析这些特征，可以推断土壤属性的状况。

然而，在野外实际测量中，土壤光谱不可避免地会受到多种因素的影响，其中田间水分是最为关键的因素之一。土壤水分含量的变化会导致土壤光谱特征发生显著改变，从而干扰土壤属性预测模型的准确性。一方面，水分本身在1400nm和1900nm等波段具有强烈的吸收特征，这些吸收峰会掩盖土壤其他成分的光谱信息；另一方面，水分会改变土壤颗粒的表面状态和光散射特性，影响土壤对光的反射和吸收，使得基于野外高光谱的土壤属性预测面临较大挑战。因此，去除田间水分影响，提高土壤属性预测精度，成为野外viS-NIR高光谱技术在土壤研究中亟待解决的关键问题。

本研究旨在深入探究基于野外viS-NIR高光谱的土壤属性预测方法，系统分析田间水分对土壤光谱的影响机制，并提出有效的水分影响去除方法，为实现精准农业土壤信息快速获取和科学管理提供理论支持和技术保障，具有重要的科学意义和实际应用价值。

1.2国内外研究现状

在基于野外viS-NIR高光谱的土壤属性预测方面，国外研究起步较早且成果丰硕。ViscarraRossel等学者利用野外高光谱数据对澳大利亚不同区域的土壤进行了广泛研究，通过建立偏最小二乘回归（PLSR）等模型，实现了对土壤有机碳、全氮等多种属性的预测，并绘制了区域土壤属性分布图，为当地农业生产和土壤管理提供了重要依据。Mouazen团队则重点研究了土壤质地和pH值等属性的高光谱预测，通过优化光谱预处理方法和建模算法，提高了预测精度，发现不同土壤类型和土地利用方式下，光谱与土壤属性之间的关系存在差异。

国内相关研究近年来也取得了显著进展。史舟等人利用野外原位测量的高光谱数据，对南方水稻土的有机质含量进行预测，对比了多种建模方法，发现最小二乘支持向量机（LS-SVM）在复杂土壤环境下具有更好的适应性。吴宏海团队针对北方旱作土壤，研究了高光谱技术在土壤养分预测中的应用，结合地统计学方法，实现了土壤属性的空间分布制图，为精准施肥提供了指导。

在去除田间水分影响的研究方面，国外学者Minasny提出了额外参数正交化算法（EPO），通过将光谱投影到与土壤水分正交的空间，有效去除了水分对土壤光谱的影响，提高了土壤有机碳预测精度。而国内学者则尝试采用光谱直接转换法（DS）和光谱分段转换法（PDS）等方法来消除水分干扰。例如，有研究利用DS算法分析转换样本的室内光谱与野外原位光谱的差异，计算转换系数，进而对野外光谱数据进行转换，达到去除水分影响的目的。

然而，目前的研究仍存在一些不足之处。一方面，不同地区土壤类型和环境条件复杂多样，现有的土壤属性预测模型和水分去除方法的普适性有待进一步提高；另一方面，对于田间水分影响土壤光谱的复杂机制，尚未完全明晰，这限制了水分去除算法的优化和创新。此外，在多源数据融合以及实时在线监测等方面，也需要开展更多的研究工作。

1.3研究目标与内容

本研究的目标是通过对野外viS-NIR高光谱数据的深入分析，建立高精度的土壤属性预测模型，并有效去除田间水分对土壤光谱的影响，提高土壤属性预测的准确性和可靠性。具体研究内容如下：

土壤野外原位光谱测量及影响因素分析：在典型农业区域进行土壤样本采集，利用野外高光谱仪进行原位光谱测量，同时测定土壤的理化性质。系统分析土壤水分、土壤表面属性等因素对野外高光谱测量的影响，明确各因素的作用机制和影响程度。

不同建模方法对土壤属性预测精度的影响研究：对比偏最小二乘回归（PLSR）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）等线性和非线性多元建模方法，分析其在基于野外高光谱数据预测土壤属性（如有机碳、全氮、有效磷等）时的性能差异，筛选出最适合本研究区域土壤属性预测的建模方法。

基于野外原位光谱的水分去除算法研究：研究额外参数正交化算法（EPO）、