母質(zhì)與土地利用類型對土壤光譜反演模型的影響①

鄔登巍，張甘霖*

(1 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室(中國科學院南京土壤研究所)，南京 210008；2 中國科學院大學，北京 100049)

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母質(zhì)與土地利用類型對土壤光譜反演模型的影響①

鄔登巍1,2，張甘霖1,2*

(1 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室(中國科學院南京土壤研究所)，南京 210008；2 中國科學院大學，北京 100049)

摘 要：用可見光近紅外(Vis-Near Infrared,VNIR)光譜建立的土壤反演模型可以快速高效測定土壤某些屬性，但不考慮土壤自身特點的純統(tǒng)計模型反演的精度會受到制約。本文研究了母質(zhì)和土地利用類型對土壤光譜反演模型建立的影響。研究所用集合為SF(安徽宣城的林地樣品)、SP(安徽宣城的水田樣品)、DP(安徽定遠的水田樣品)，結(jié)果顯示：母質(zhì)和土地利用類型的差異會顯著影響異地模型的適應(yīng)性，一個地區(qū)建立的反演模型不可隨便用于母質(zhì)和土地利用類型不同的其他地區(qū)；當異地模型不適用于反演時，可考慮采用精度稍低的全局模型進行預(yù)測。

關(guān)鍵詞：母質(zhì)；土地利用類型；光譜；可見光近紅外

可見光-近紅外光譜能夠快速、高效、無損測定土壤某些屬性，但建立精度符合要求的土壤光譜反演模型一直是具有積極現(xiàn)實意義的挑戰(zhàn)性工作。一些研究考慮到土壤類型會影響到其光譜特征而將土壤分類的概念引入到土壤光譜的分析研究[1-5]，并從光譜的角度對土壤進行分類或歸納[4-7]，其中有的是純粹從光譜的差異來進行土壤分類[6]，有的則加入了其他的協(xié)變量，如氣候變量、地形變量[8]。

光譜模型的建立涉及建模回歸算法、土壤屬性以及不同研究區(qū)域等[1,10-12]，研究表明本地光譜模型的預(yù)測精度總高于異地模型。有研究認為母質(zhì)會顯著影響土壤光譜特征，考慮了土樣背景的光譜反演模型將更具解釋性[13]。但除母質(zhì)外，影響土壤屬性和土壤光譜特征的因素還有土地利用、生物和時間等[9]，目前綜合考慮母質(zhì)和土地利用類型對光譜模型影響的報道尚甚少。為此，本研究嘗試以土壤有機質(zhì)(SOM)為目標屬性[11,14-16]，選擇母質(zhì)和土地利用類型不同的樣品，分析母質(zhì)和土地利用類型對光譜反演模型建立的影響。

1 材料與方法

1.1 樣品信息

本研究采用控制變量的思想，挑選 3 個目標集合為研究對象，樣品信息如圖 1 所示。3 個集合中SF、SD 和 DP 分別為安徽宣城的林地樣品、安徽宣城的水田樣品和安徽定遠的水田樣品，SF 的母質(zhì)主要是第四紀紅黏土以及巖類風化形成的坡積物或殘積物，SP 的母質(zhì)為上述物質(zhì)經(jīng)過河流搬運形成的沖積物和河湖相沉積物，DP 的母質(zhì)則多是黃土類物質(zhì)的河流沖積物。

為盡可能避免樣品數(shù)量對建模結(jié)果的影響，選擇相近個數(shù)的樣品為目標，最終 3 個集合中分別包含了25、22 和 22 個土壤剖面，實際調(diào)查剖面位置是依據(jù)宣城和定遠的第二次土壤普查資料[13]中土種的典型剖面位置確定，挖掘土壤剖面(寬 1.2 m × 深1.2～1.5 m × 長 3～3.5 m)，劃分發(fā)生層，按發(fā)生層進行采樣，合計分別包含了 106、107 和 108 個發(fā)生層樣品。

1.2 理化屬性和光譜數(shù)據(jù)測定

土樣經(jīng)室內(nèi)風干、去雜、研磨過0.15 mm篩后用于測定，其中土壤有機質(zhì)(SOM)測定采用重鉻酸鉀-硫酸硝化法[17]。使用Cary 5000分光光度計采集光譜數(shù)據(jù)，波段范圍為350～2 500 nm，步長為1 nm。測量前，將過0.15 mm篩的樣品于45℃烘箱中烘干24 h，然后置于干燥器中待測。用Cary 5000配套樣品池進行制樣，即將適量樣品放在樣品池中即可采集光譜數(shù)據(jù)。經(jīng)獨立實驗重復(fù)檢驗，由于樣品池法的測量精度高，重復(fù)測量數(shù)據(jù)穩(wěn)定，因此本研究采用樣品池法進行土壤光譜采集。

1.3 建模方法及模型評估方法

1.3.1 光譜吸收強度提取 1 400、1 900、2 200 nm為羥基吸收峰，是礦物的主要吸收峰，也是土壤光譜在可見光近紅外(Vis-Near Infrared,VNIR)波段最主要、最明顯的吸收波段，其信息對光譜解析和建模具有重要意義[18]。提取1 400、1 900及2 200 nm波段的吸收強度值的具體步驟包括：①將光譜反射率通過log(1/R)轉(zhuǎn)化變?yōu)楣庾V吸收率。②通過對數(shù)據(jù)的觀察后確定，在1 350～1 450、1 850～2 050、2 130～2 250 nm波段范圍內(nèi)作光譜基線校正。校正類型為線性消去兩端數(shù)值，即以兩個端點為依據(jù)擬合線性的基線，然后將原吸收率減去基線值，于是兩端的數(shù)值為零。③在基線校正后，以各波段吸收峰處的最大值為波段的吸收強度值。

1.3.2 數(shù)據(jù)分析 主成分分析PCR(Principal Component Analysis)和偏最小二乘回歸PLSR(Partial Least Squares Regression)多用于分析光譜數(shù)據(jù)。本研究用PCR計算光譜數(shù)據(jù)主成分，得到每個樣品的光譜數(shù)據(jù)對應(yīng)的PC_SCORE；用PLSR對光譜數(shù)據(jù)和SOM數(shù)據(jù)間建立回歸模型。使用R2和RMSE為衡量統(tǒng)計模型的統(tǒng)計量。數(shù)據(jù)運算在UMSCRAMBLER中完成。

圖1　采樣區(qū)位置示意圖Fig.1 Sampling regions

2 結(jié)果與分析

2.1 有機質(zhì)含量分析

3個樣品集合的SOM含量統(tǒng)計信息如圖2所示。結(jié)果顯示：①SF為林地樣品，由于多年枯枝落葉和根系腐解的影響，其SOM總體上比SP(水田樣品)高。②SP和DP雖同為水田，但SP經(jīng)歷了長期的雙季稻輪作，DP則是長期的小麥-晚稻輪作，總體上SP的秸稈和根系還田生物量相對較高，土壤濕度也相對較高，均有利于SOM的積累，導(dǎo)致SP的SOM含量相對高于DP。

圖2　土壤有機質(zhì)含量Fig.2 Descriptions of SOM contents of studied soil samples

2.2 光譜特性分析

對3個樣品集合的光譜曲線在1 400、1 900和2 200 nm附近的吸收峰強度進行提取，由于3個波段吸收峰強度信息維度為1，即相關(guān)性很大，所以在結(jié)果展示中只選用了1 400 nm和2 200 nm兩個波段的結(jié)果，如圖3所示。在1 400、2 200 nm波段的吸收強度比值有兩個特點：一是每個集合中的點都沿著一條直線分布；二是SF和SP集合所沿直線的斜率相近，而DP則與兩者的斜率相差較大。

不同母質(zhì)樣本的吸收峰強度信息沿不同斜率的直線分布，證明不同母質(zhì)發(fā)育成的土壤由于其母質(zhì)中礦物類型及其組成的差異，會使其形成的土壤在1 400、1 900和2 200 nm處展現(xiàn)出不同的吸收特征，而這一特征在經(jīng)過吸收強度提取后，可以通過如圖3的散點圖的形式來表現(xiàn)。

除了特征吸收峰的吸收強度分析，常見的對土壤光譜的分析還有PCA。在對原始光譜進行重采樣預(yù)處理后，將其進行PCA分析，主成分1和主成分2的分數(shù)圖見圖4。PCA結(jié)果有兩個特點：一是SF和DP的點有較明顯的界線，而SP則與SF和DP集合都有交集；二是圖中粗黑線框點SP-AVG、SF-AVG、DP-AVG分別代表SP、SF和DP對應(yīng)集合中所有點的平均值，SP與DP的均值點非常接近，SF的均值點與SP、DP均值點距離較遠。

圖3　1 400 nm 和 2 200 nm 附近吸收強度提取結(jié)果Fig.3 Extraction results of absorption near 1 400 nm and 2 200 nm

圖4　光譜數(shù)據(jù)PCA結(jié)果Fig.4 PCA results of spectral data

主成分是以在原變量基礎(chǔ)上通過線性組合得來的新變量，目的是降維，以盡可能少的變量來表達盡可能多的變量信息。通常前兩個變量能解釋原變量80% 以上的信息。由此，主成分1表達的是最共性、最概括的信息，主成份2次之。土壤VNIR光譜的整體反射率與SOM含量相關(guān)，而PC_1、PC_2代表樣本最共性的信息，所以PC_1、PC_2攜帶很多的關(guān)于SOM的信息。

SP 與 DP 均是水田樣品且 SOM 均值相近，無論是有機質(zhì)的組成形式和含量都比 SF 更接近，所以在 PCA 分析中，SP 和 DP 分布比較接近。

由吸收強度和 PCA 的分析結(jié)果可知，土壤光譜對礦物和 SOM 的響應(yīng)可以不同的形式得到顯示，當集合中存在不同母質(zhì)或不同土地利用類型的土壤時，可能會能以某種形式在光譜中顯示出其分異，在建立反演模型時應(yīng)考慮相應(yīng)的策略。

2.3 光譜反演模型分析

對于光譜數(shù)據(jù)的建模算法有過不少研究，即對于同一組光譜數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，用不同的算法進行建模，在統(tǒng)一對比參數(shù)的基礎(chǔ)上(通常是R2、RMSE等統(tǒng)計參數(shù))將各種算法得到的結(jié)果進行對比，如MLR、PLSR、PCR、MARS、SVM、RF、BT和ANN等，或者兩種算法的聯(lián)用等[1,10-12]。研究表明，PLSR的綜合運算能力最高，且沒有一種算法能夠在大多數(shù)的光譜反演運算中超過PLSR，其雖然是一種經(jīng)典、不復(fù)雜的算法，但在土壤光譜反演中是最穩(wěn)定和可靠的，故本研究仍選用PLSR。

2.3.1 模型建立 在PLSR的運算過程中，主成分個數(shù)根據(jù)變量的特點會有所不同。本研究首先對各個數(shù)據(jù)集在不同主成分個數(shù)下的模型精度參數(shù)進行了統(tǒng)計(圖5)。結(jié)果顯示，3個獨立集合與一個3合1的混合集合，分別在1～20個主成分的設(shè)置下進行回歸運算，在10～15個主成分的時候4個集合都達到最佳回歸結(jié)果。按照回歸精度排序依次為SF＞SP＞SF+SP+DP＞DP，建模R2分別為0.94、0.89、0.87、0.84，其中SF集合得出的模型回歸精度最高，DP集合的最低。

2.3.2 獨立模型驗證 為驗證各個獨立模型的預(yù)測精度，用以下兩種方法進行計算：一是留一交叉驗證(leave-one-out validation)，另一種是用異地模型對SOM含量進行反演預(yù)測。留一交叉驗證的結(jié)果可表示在母質(zhì)、土地利用類型等屬性與建模集樣本最大程度上相似的情況下得到的預(yù)測結(jié)果，也可理解為在最理想的采樣情況下所能得到的預(yù)測精度；異地模型驗證是用一個地方的模型對另一地方的樣品進行反演預(yù)測。圖6是留一交叉驗證的結(jié)果，與建模時的精度排序一樣，留一交叉驗證的結(jié)果排序為SF＞SP＞SF+SP+DP＞DP，其中R2分別為0.90、0.82、0.81、0.75，RMSE(g/kg)分別為2.35、4.54、3.75、3.03。如果能在光譜庫中依照母質(zhì)、土地利用類型對應(yīng)的樣品形成樣本數(shù)相當?shù)臉悠芳?，則最終最優(yōu)的結(jié)果就是如此。

圖5　主成份個數(shù)對模型精度的影響Fig.5 Effects of principle component numbers on model accuracies

圖6　預(yù)測值與測量值的散點圖(驗證方法為留一交叉驗證)Fig.6 Scatter plots of predicted and reference values(leave-one-out validation)

圖7為異地模型預(yù)測結(jié)果，用SF模型對SP的反演結(jié)果最好(圖7A，RMSE為5.54 g/kg)，DP模型對SP的反演結(jié)果次之(RMSE為8.38 g/kg)。其中圖7b、7d、7e分別出現(xiàn)了不同程度的坐標偏移，圖7C中低SOM含量的樣本值被嚴重高估。從異地模型預(yù)測的結(jié)果看，無論是母質(zhì)還是土地類型，都會對反演結(jié)果造成很大影響，再一次證明異地模型應(yīng)用的風險非常大。

另外，圖7A和7C為SF和SP互作為異地反演模型的預(yù)測結(jié)果，其結(jié)果分別為6個模型中最好和最差。這一結(jié)果與常規(guī)思維所得的結(jié)果不同。在計算得出這一系列結(jié)果之前，原本的設(shè)想中SF和SP作為兩個獨立集合，在預(yù)測和被預(yù)測的關(guān)系中應(yīng)該處于對稱的位置，即SF模型對SP的預(yù)測結(jié)果會與SP模型對SF的預(yù)測結(jié)果相差不大。但最終預(yù)測結(jié)果中一個RMSE為5.54 g/kg，表現(xiàn)尚可；另一個卻為28.42 g/kg，表現(xiàn)極差。若加上土地利用類型來表述，即為林地SOM模型可用來反演農(nóng)田SOM含量，而農(nóng)田SOM模型卻不適用于林地。對此的解釋是，結(jié)合SOM含量分布頻率圖，林地樣本中SOM含量高于10 g/kg以上的樣品顯著多于農(nóng)地，而農(nóng)地除了表層SOM含量較高，其他層次基本都低于10 g/kg，特別是SOM含量2～4 g/kg的樣本數(shù)量約為35個，為整個建模集規(guī)模的1/3；另外，農(nóng)地的SOM均值水平也與林地差異較大，農(nóng)地的為7.2 g/kg，林地為10.8 g/kg，農(nóng)地為林地的2/3。所以，在SF的林地模型中，各個含量的樣本的分布較SP農(nóng)田的平均，模型對各個含量都有不錯的預(yù)測能力；而在SP的農(nóng)田模型中，低含量的樣本太多，且整個模型所涉及的閾值范圍較窄，所以對SF林地集合中預(yù)測目標值范圍較大的樣本進行運算時表現(xiàn)出極度的不適應(yīng)。再將交叉驗證和異地驗證的結(jié)果進行對比，結(jié)果如表1所示。唯有當建模集和預(yù)測集母質(zhì)、土地利用類型等條件相同時，才能達到比較理想的預(yù)測結(jié)果。這表明：一個地區(qū)建立的反演模型不可隨便應(yīng)用于母質(zhì)和土地利用類型不相同的其他區(qū)域；當某地的模型能適用于另一個區(qū)域時，并不代表反之也能行得通，這不僅與母質(zhì)、土地利用類型有關(guān)，還跟目標屬性的分布情況有關(guān)。

圖7　預(yù)測值與測量值的散點圖(驗證方法為異地模型預(yù)測)Fig.7 Scatter plots of predicted and measured values(using models developed by other calibration data)

2.3.3 全局模型驗證 除各個集合建立的獨立模型，還可將各種土壤樣品放在一起作為一個籠統(tǒng)的建模集而建成全局反演模型。全局模型通常盡可能多的包含各種類型的土壤樣本，使各種類型的數(shù)據(jù)特征都能在最終模型中有所體現(xiàn)。將3個集合所有樣本放在一個集合中作為建模集，然后將3個獨立集合的樣本分別代入并反演得出的預(yù)測結(jié)果如圖8A及表1所示。從RMSE的結(jié)果可得，全局模型的結(jié)果比交叉驗證的精度高。交叉驗證的結(jié)果顯示，只有預(yù)測集中的樣本的母質(zhì)、土地利用類型等屬性與建模集中樣本一致時才能得到相同精度的交叉驗證結(jié)果，但是此時全局模型的精度已超過原獨立模型，其可能性只有一個——建模樣本數(shù)量較大從而提高了模型精度，因為獨立模型的樣本數(shù)平均為107，而全局模型建模集的規(guī)模為321。為了驗證這一猜想，將原樣本集中的樣本以剖面為單位，隨機選擇1/3作為新的全局模型建模集。其驗證反演結(jié)果如圖8B及表1。當樣本數(shù)統(tǒng)一到同一水平，交叉驗證的結(jié)果明顯好于1/3全局模型的反演結(jié)果。證明，樣本數(shù)量確實能在一定程度上顯著影響反演模型的精度。

表1　交叉驗證和全局模型驗證的RMSE結(jié)果(g/kg)Table 1 RMSE results of cross-validation and global model validation

圖8　預(yù)測值與測量值的散點圖(全局模型預(yù)測)Fig.8 Scatter plots of predicted and measured values(using global model)

3 結(jié)論

本文研究了母質(zhì)和土地利用類型對光譜反演模型建立的影響，所用的3個集合中，SF和SP有共同的母質(zhì)，SP和DP有相同土壤利用類型。研究結(jié)果表明：母質(zhì)和土地利用類型的差異會顯著影響異地模型的適應(yīng)性，一個地區(qū)建立的反演模型不一定適用于母質(zhì)和土地利用類型不同的其他地區(qū)；某類土地利用類型建立的模型也不一定適用于另外一類土地利用類型；當異地模型不適用于反演時，可考慮采用精度稍低的全局模型進行預(yù)測，在預(yù)測精度上的排序為本地模型＞全局模型＞異地模型。

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Effects of Parent Materials and Land Use Types on Inversion Models by Using Soil Spectral Data

WU Dengwei1,2,ZHANG Ganlin1,2*
(1 State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture(Institute of Soil Science,Chinese Academy of Sciences),Nanjing 210008,China; 2 University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

Abstract:Using visible near-infrared(Vis-Near Infrared,VNIR)spectral data to build inversion model is a rapid and nondestructive potential method to measure soil properties.However,the models based on pure statistical methods are weak in explaining the information of soil properties.This paper studied the effects and strategies of parent materials and land use types on the established spectral inversion model.3 sample sets of SF(forestry soils from Xuanchens),SP(paddy soils from Xuancheng)and DP(paddy soils from Dingyuan)were used,where,SF and SP with same parent material,SP and DP with same land use type.The results showed that the differences of parent materials and land use typse could affect the suitability of the off-site model significantly.It is possibly unreliable to use a model in a different region with different parent materials or land use types,however,the global model with expense of the prediction accuracy can be used when the off-site model does not work well.

Key words:Parent material; Land use type; Spectroscopy; Vis-Near Infrared

作者簡介：鄔登巍(1984—)，女，湖北通山人，博士研究生，主要從事土壤光譜研究。E-mail:wdw@issas.ac.cn

* 通訊作者(glzhang@issas.ac.cn)

基金項目：①國家自然科學基金項目(41130530)資助。

DOI:10.13758/j.cnki.tr.2016.01.026

中圖分類號：P237；S-3