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《土壤學(xué)報(bào)》2015年第七期

摘要

為了定量分析土壤含水量與反射光譜特征之間關(guān)系，并為土壤含水量速測(cè)提供理論依據(jù)。以黑土作為研究對(duì)象，測(cè)定實(shí)驗(yàn)室光譜反射率，利用去包絡(luò)線方法提取反射光譜特征指標(biāo)，建立土壤水分含量高光譜預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：黑土含水量與1420nm、1920nm附近吸收谷的主要光譜特征（吸收谷深度、寬度、面積）呈顯著正相關(guān)；1920nm附近吸收谷可作為黑土土壤水分的特征吸收谷，由其光譜特征參數(shù)預(yù)測(cè)黑土含水量；以1920nm附近吸收谷面積為自變量建立的一元線性回歸模型預(yù)測(cè)精度高，輸入量少，可以作為土壤含水量速測(cè)儀器研制的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞

反射光譜；土壤水分；去包絡(luò)線；吸收特征

含水量是土壤理化特性的一個(gè)重要指標(biāo)。就農(nóng)業(yè)而言，土壤水分是農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育的基本條件，也是灌溉管理和產(chǎn)品預(yù)報(bào)中的重要參數(shù)，尤其在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中是極為關(guān)鍵的參數(shù)。因此，土壤水分監(jiān)測(cè)一直是人們關(guān)注的問(wèn)題[1]。高光譜遙感具有較高的光譜分辨率[2]，能夠快速獲取土壤反射光譜信息，其在土壤理化參數(shù)預(yù)測(cè)及相關(guān)研究中應(yīng)用廣泛[3-5]。高光譜遙感可探測(cè)表層土壤含水量細(xì)微差異的變化，為動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)區(qū)域或地塊尺度土壤含水量提供了一種新的技術(shù)手段[6]。對(duì)于土壤含水量與土壤反射光譜特征的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究[7-11]，并得到了較為一致的結(jié)論：在一定的土壤含水量范圍內(nèi)，土壤光譜反射率隨土壤水分的增加而降低；在土壤含水量達(dá)到閾值后，土壤光譜反射率隨土壤水分的增加而增加。已有土壤含水量高光譜預(yù)測(cè)模型，多以反射率及其數(shù)學(xué)變換形式作為輸入量，但缺少對(duì)反射光譜特征機(jī)理的定量分析。土壤吸收谷光譜特征參數(shù)在土壤理化參數(shù)高光譜預(yù)測(cè)[12-13]、土壤鹽堿化評(píng)價(jià)[14-15]等方面被普遍使用，并取得了較好的效果。但關(guān)于其在土壤含水量預(yù)測(cè)中應(yīng)用的文獻(xiàn)較少，Bowers和Hanks[16]認(rèn)為土壤反射光譜在1400nm、1900nm、2200nm處為土壤水分吸收帶；何挺等[17]提取了黃綿土、綿砂土和風(fēng)砂土在1450nm和1925nm兩個(gè)吸收谷的光譜特征參數(shù)，并建立了土壤含水量預(yù)測(cè)模型。但以上研究以不同土壤類型為研究對(duì)象，而土壤光譜是土壤內(nèi)在理化特性的綜合反映[18]，不同類型的土壤由于其理化特征不同，光譜特征存在差異，將不同類型土壤作為一個(gè)整體、研究其光譜特性而得到的土壤含水量預(yù)測(cè)模型，在預(yù)測(cè)某一特定類型土壤含水量時(shí)，所得的結(jié)果與實(shí)際情況存在誤差[19-20]。因此，本文以單一土壤類型——黑土為研究對(duì)象，精細(xì)調(diào)配不同含水量，以獲得含水量間隔更小的土壤樣本。測(cè)定黑土實(shí)驗(yàn)室光譜反射率，利用去包絡(luò)線方法提取土壤反射光譜吸收谷特征參數(shù)，分析土壤含水量與光譜特征參數(shù)的關(guān)系，建立黑土含水量高光譜預(yù)測(cè)模型，以探討運(yùn)用光譜特征參數(shù)預(yù)測(cè)土壤含水量的潛力，為土壤水分含量的快速測(cè)定提供新方法。

1材料與方法

1.1樣本采集與含水量調(diào)配試驗(yàn)2009年5月22—26日，于作物播種后、出苗前，在黑龍江典型黑土區(qū)采集不同有機(jī)質(zhì)含量的8個(gè)土樣（有機(jī)質(zhì)含量分別為30.6、31.8、32.6、36.9、39.2、39.5、50.0、51.8gkg-1）各15kg。采用新的土壤水分調(diào)配方法，精細(xì)調(diào)配不同含水量，共得到土壤樣本102個(gè)。含水量調(diào)配試驗(yàn)具體過(guò)程如下：首先確定8個(gè)土樣各自的飽和含水量，將各風(fēng)干土樣分成含水量調(diào)配所需的個(gè)數(shù)（各土樣需要調(diào)配不同含水量的個(gè)數(shù)等于各自土樣的飽和含水量除以含水量間隔）；為保證土壤與水充分混合，將土樣置于密封效果好的塑料袋中，對(duì)土樣采用噴壺噴蒸餾水，邊噴邊攪拌；為使土壤充分均勻吸收水分，噴水過(guò)后，將每個(gè)土樣在4~5℃的環(huán)境下密封放置24h；隨后對(duì)其進(jìn)行光譜測(cè)試，然后取每個(gè)土樣容器中部的土壤，裝入已經(jīng)稱重的小燒杯，稱重，隨后將其在烘箱105℃的環(huán)境下放置8h，確定土樣為恒重后，計(jì)算各土樣土壤含水量[21]。

1.2土壤反射光譜測(cè)定對(duì)102個(gè)土壤樣本進(jìn)行反射光譜測(cè)定，樣本的高光譜反射率采用美國(guó)分析光譜儀器公司生產(chǎn)的野外便攜式高光譜儀ASDFieldSpec®3在暗室內(nèi)測(cè)定，每個(gè)土壤樣本采集10條光譜曲線，取平均得到土壤的實(shí)際反射光譜數(shù)據(jù)。

1.3數(shù)據(jù)處理高光譜反射數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用9點(diǎn)加權(quán)移動(dòng)平均法對(duì)光譜曲線進(jìn)行平滑去噪處理。利用高斯模型對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行5nm光譜重采樣。去包絡(luò)線與光譜特征參數(shù)計(jì)算：對(duì)于同一種土壤，光譜反射率的差異相對(duì)較小，而包絡(luò)線消除法可以有效突出反射光譜曲線特征，并將反射率歸一化到0～1之間，光譜的吸收特征也歸一化到一致的光譜背景上[15]，在去包絡(luò)線的基礎(chǔ)上發(fā)展了一些光譜吸收特征參數(shù)[22]，主要有吸收谷左右肩與谷底值及相應(yīng)的波長(zhǎng)位置（Ll、Lv、Lr）、吸收深度（D）、吸收寬度（W）、吸收谷總面積（A=A1+A2，其中，A1和A2分別是吸收谷左/右半部分的面積）和對(duì)稱度（S，S=A1/A），見圖1。在遙感軟件ENVI4.6環(huán)境下，建立土壤光譜數(shù)據(jù)庫(kù)；利用ContinuumRemoved功能對(duì)土壤光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行去包絡(luò)線處理，利用VisualC#語(yǔ)言編寫程序計(jì)算得到各土壤樣本的光譜特征參數(shù)[23]。

1.4模型建立與驗(yàn)證為準(zhǔn)確評(píng)價(jià)模型精度與穩(wěn)定性，并保證樣本之間的含水量間隔，將102個(gè)樣本分為兩部分，以固定的含水量間隔，挑出68個(gè)樣本作為建模樣本，其余的34個(gè)樣本作為驗(yàn)證樣本。分別采用一元線性回歸法、多元線性逐步回歸法、偏最小二乘法，以反射率、去包絡(luò)線值、光譜吸收特征參數(shù)作為輸入量，建立黑土含水量高光譜預(yù)測(cè)模型。模型精度由決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，模型的決定系數(shù)（R2）越大，模型越穩(wěn)定；RMSE越小，模型預(yù)測(cè)能力越好[24-25]。

2結(jié)果與討論

2.1不同含水量黑土反射光譜特征圖1為有機(jī)質(zhì)含量31.8gkg-1、不同含水量土樣的反射光譜曲線及對(duì)應(yīng)去包絡(luò)線。隨著土壤含水量的增加，光譜反射率逐漸減小。包絡(luò)線去除后的曲線使可見光近紅外波段的吸收特征顯著增強(qiáng)。由去包絡(luò)曲線可以看出，黑土光譜反射率在400~2500nm范圍內(nèi)主要有5個(gè)光譜吸收谷，吸收谷最小值的波長(zhǎng)位置分別大致位于510、615、1420、1920和2210nm（命名為G1、G2、G3、G4和G5）。隨著含水量的增加，前四個(gè)吸收谷的深度逐漸增加，G1和G2吸收谷的形狀變化較大，但變化不像1420nm和1920nm附近吸收谷那么規(guī)律；1420nm附近的吸收谷谷底的波段位置隨著土壤水分含量的增加有向右偏移的跡象，但1920nm附近的吸收谷谷底波段位置隨著土壤水分含量的增加無(wú)明顯變化，而1920nm附近吸收谷的深度、面積等特征隨著土壤水分含量的增加有明顯變化；2210nm附近的吸收谷特征隨含水量的變化不明顯。通過(guò)對(duì)土壤含水量與土壤光譜吸收特征之間的相關(guān)性及顯著性進(jìn)行分析（表1）進(jìn)一步證明了上述現(xiàn)象，可以看出，前四個(gè)吸收谷的絕大多數(shù)光譜特征參數(shù)與土壤含水量呈正相關(guān)；從顯著性水平來(lái)看，除G4左肩位置僅達(dá)到顯著水平外，其余的均達(dá)到極顯著水平。而G5的絕大多數(shù)光譜特征參數(shù)與土壤含水量呈負(fù)相關(guān)；僅有兩處特征參數(shù)達(dá)到極顯著水平，其余特征參數(shù)為顯著水平。G1、G2光譜特征參數(shù)與含水量的相關(guān)系數(shù)相對(duì)偏小，土壤水分對(duì)前兩個(gè)吸收谷的作用較小。G1和G2的光譜特征主要受土壤有機(jī)質(zhì)及機(jī)械組成的影響。G3谷底波段位置與含水量的相關(guān)系數(shù)高于G4，而G4附近的深度、寬度、面積與含水量的相關(guān)系數(shù)，均高于G3；G3、G4主要光譜特征參數(shù)與含水量均呈顯著正相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)高，表明其與土壤含水量有著較大的相關(guān)性，可以將其作為輸入量，建立預(yù)測(cè)模型。而G5各參數(shù)與含水量相關(guān)系數(shù)低，表明其與土壤含水量的相關(guān)性較小，G5特征是土壤水分和礦物組成共同作用的結(jié)果。

2.2土壤含水量高光譜預(yù)測(cè)模型本文選取了三種方法（一元線性回歸法、多元線性逐步回歸法、偏最小二乘法）建立黑土含水量預(yù)測(cè)模型。三種建模方式有其各自的優(yōu)勢(shì)，一元線性回歸法建立模型輸入量少，計(jì)算量小，適合用于作為便攜式土壤水分測(cè)試儀的理論基礎(chǔ)[26]；多元線性逐步回歸法在光譜分析中應(yīng)用廣泛，其建立的模型簡(jiǎn)單直觀、容易理解，該方法在可控條件下可靠性較高；偏最小二乘法采用對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分解和篩選的方式，有效提取對(duì)系統(tǒng)解釋性最強(qiáng)的綜合變量，剔除多重相關(guān)信息和無(wú)解釋意義信息的干擾[27]。

2.2.1一元線性回歸模型選取與土壤含水量相關(guān)系數(shù)高于0.9的光譜吸收特征參數(shù)建立一元線性回歸模型（表2），除1420nm附近吸收谷谷底波長(zhǎng)位置外，其他各光譜特征參數(shù)建立的預(yù)測(cè)模型建模決定系數(shù)均達(dá)到0.921以上，以1920nm附近吸收谷面積建立的預(yù)測(cè)模型效果最佳，建模決定系數(shù)達(dá)到了0.946。選擇土壤含水量與敏感波段處（1420nm、1920nm、2210nm）光譜反射率建立一元線性回歸模型，由表2可以看出，由敏感波段處反射率建立的一元線性回歸模型的建模決定系數(shù)低于由光譜特征參數(shù)（除1420nm附近吸收谷谷底波長(zhǎng)位置外）建立的一元線性回歸模型，建模RMSE高于由光譜特征參數(shù)（除1420nm附近吸收谷谷底波長(zhǎng)位置外）建立的一元線性回歸模型，說(shuō)明利用光譜特征參數(shù)建立的一元線性回歸模型的穩(wěn)定性更好、精度更高，這表明可以將光譜吸收特征參數(shù)運(yùn)用于土壤含水量預(yù)測(cè)，對(duì)于黑土來(lái)說(shuō)，1920nm附近的吸收谷光譜特征參數(shù)建立的一元線性回歸預(yù)測(cè)模型效果最好。

2.2.2多元線性逐步回歸模型選擇與土壤含水量相關(guān)系數(shù)最大的波段作為敏感波段，分別以反射率與去包絡(luò)線后的敏感波段的值、吸收谷光譜特征參數(shù)作為輸入量，建立土壤含水量多元線性逐步回歸預(yù)測(cè)模型（表3）。結(jié)果顯示，以去包絡(luò)線后的值和光譜特征參數(shù)作為輸入量的模型，預(yù)測(cè)效果和穩(wěn)定性更好。

2.2.3偏最小二乘回歸模型分別以反射率、去包絡(luò)線后的值、吸收谷光譜特征參數(shù)作為輸入變量，建立黑土含水量偏最小二乘回歸模型，模型之間的差別不大（表4）。其中，以反射率為輸入變量建立的模型精度最高，穩(wěn)定性最好。

3討論

本文采用三種方法建立的黑土含水量預(yù)測(cè)模型效果較為理想。建模結(jié)果表明：運(yùn)用土壤吸收谷光譜特征參數(shù)預(yù)測(cè)土壤含水量具有可行性。由三種模型的建模效果可以看出，雖然運(yùn)用吸收谷光譜特征參數(shù)建立的一元線性回歸模型的精度和穩(wěn)定性與運(yùn)用多元線性逐步回歸、偏最小二乘法建立的模型相差不大，但是一元線性回歸模型的輸入量遠(yuǎn)少于多元線性逐步回歸和偏最小二乘法的輸入量，且一元線性回歸模型計(jì)算量小、操作簡(jiǎn)捷。反射率、去包絡(luò)線后的值與土壤含水量的最大相關(guān)系數(shù)所在的波段位置，不同地域、不同樣本，差異較大，模型普適性較差。而由去包絡(luò)線得到的吸收谷光譜特征參數(shù)只與光譜吸收谷的形狀特征有關(guān)，對(duì)于特定的土壤類型，吸收谷的位置是相對(duì)固定的[15]；并且土壤反射光譜特征是土壤有機(jī)質(zhì)、水分、機(jī)械組成等綜合作用的結(jié)果，基于去包絡(luò)線法提取的吸收谷光譜特征參數(shù)降低了對(duì)上述影響因素的敏感性[23]，因此，以吸收谷光譜特征參數(shù)作為輸入量建立的土壤含水量預(yù)測(cè)模型具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性和普適性。

1920nm附近吸收谷的光譜特征參數(shù)與黑土含水量顯著正相關(guān)，以其作為輸入變量建立的一元線性回歸預(yù)測(cè)模型精度較高。以1920nm附近吸收谷面積建立的預(yù)測(cè)模型效果最佳，建模決定系數(shù)達(dá)到了0.946，建模RMSE達(dá)到了2.225，其建模效果遠(yuǎn)好于利用敏感波段處反射率建立的一元線性回歸模型。Bowers和Hanks[16]認(rèn)為1900nm是土壤水分的特性波段，提出可由土壤反射光譜在這一波段值的大小推算土壤含水量，但未給出具體的模型。本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析與建模得出：1920nm附近的吸收谷是黑土土壤水分的特征吸收谷，可由該吸收谷的光譜特征參數(shù)預(yù)測(cè)黑土含水量，并給出了具體的一元線性回歸預(yù)測(cè)模型和多元線性逐步回歸預(yù)測(cè)模型。何挺等[17]建立了光譜數(shù)據(jù)和相應(yīng)土壤含水量之間的定量關(guān)系，得到在預(yù)測(cè)土壤含水量時(shí)，1450nm吸收谷較1925nm吸收谷更為有效。本文結(jié)論與之存在差異，這可能與二者所研究的土壤類型不同有關(guān)。

值得注意的是，偏最小二乘回歸模型雖然輸入波段較多，但預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性均與1920nm附近吸收谷的面積為自變量的一元線性回歸模型相差不大（表2和表4），這可作為土壤含水量速測(cè)儀器研制的依據(jù)。4結(jié)論1420nm和1920nm附近的反射光譜吸收谷特征參數(shù)與黑土含水量的相關(guān)性較好；采用土壤光譜吸收谷特征參數(shù)建立的黑土含水量高光譜預(yù)測(cè)模型，精度較高，穩(wěn)定性較好；1920nm附近的吸收谷可作為黑土土壤水分的特征吸收谷，由該吸收谷的光譜特征參數(shù)預(yù)測(cè)黑土含水量；以1920nm附近吸收谷面積為自變量建立的一元線性回歸模型預(yù)測(cè)精度與以多變量為輸入量建立的偏最小二乘回歸模型相差不大，可以作為土壤含水量速測(cè)儀器研制的依據(jù)。本研究建立的模型精度高、穩(wěn)定性好，這與采用了單一的土壤類型和改良的土壤水分調(diào)配方法有很大的關(guān)系。相關(guān)結(jié)論對(duì)于不同土壤類型的效果如何，需要進(jìn)一步的研究來(lái)明確。

作者：金慧凝 張新樂(lè) 劉煥軍 康苒 付強(qiáng) 寧東浩 單位：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院