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    基于SPA-MLR方法的土壤含水量光譜預(yù)測(cè)模型研究

    2018-07-04 08:02:16賈學(xué)勤馮美臣楊武德武改紅
    關(guān)鍵詞:微分反射率波段

    賈學(xué)勤,馮美臣,楊武德,王 超,孫 慧,武改紅,張 松

    (山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院, 山西 太谷 030801)

    土壤水分對(duì)植物的生長(zhǎng)發(fā)育具有重要的影響,與植物和外界環(huán)境間的物質(zhì)和能量交換密切相關(guān),也是植物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)的重要指標(biāo)[1],因此土壤含水量的快速準(zhǔn)確測(cè)定對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。傳統(tǒng)的測(cè)定土壤含水量的方法主要有烘干法、中子儀法以及時(shí)間域反射儀法(TDR)等,但耗時(shí)費(fèi)力,且測(cè)定范圍小,難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)大面積土壤含水量準(zhǔn)確及時(shí)測(cè)量的需求[2]。

    高光譜遙感監(jiān)測(cè)具有快速、準(zhǔn)確、無(wú)破壞的特點(diǎn),在監(jiān)測(cè)土壤含水量方面具有重要作用。隨著高光譜遙感技術(shù)的快速發(fā)展,光譜分辨率不斷提高,光譜信息極大豐富的同時(shí)也增大了背景和噪音的影響,進(jìn)而增加準(zhǔn)確提取特征光譜信息的難度,影響監(jiān)測(cè)模型的精度[3]。研究發(fā)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)變換在消除背景和噪音干擾,降低內(nèi)外部因子的影響,放大光譜吸收特征方面具有較好的效果,有利于光譜信息的挖掘和提取,進(jìn)而提高監(jiān)測(cè)模型的精度和穩(wěn)定性[4,5]。Kemper等[6]對(duì)土壤原始光譜反射率進(jìn)行一階微分處理,提高了土壤重金屬、粘粒含量等的監(jiān)測(cè)精度。何挺等[7]研究表明反射率對(duì)數(shù)一階微分變換,提高了土壤光譜與含水量的相關(guān)性。伊葉彪等[8]通過(guò)土壤光譜去包絡(luò)線后進(jìn)行一階微分,預(yù)測(cè)含水量R2達(dá)到了0.855。謝伯承等[9]利用反射率倒數(shù)的對(duì)數(shù)(A)、A值的一階微分和相對(duì)反射率反演土壤含水量,得出A的一階微分反演效果最佳,且土壤含水量與光譜反射率呈明顯非線性關(guān)系。姚艷敏等[10]對(duì)土壤光譜反射率進(jìn)行光譜變換,預(yù)測(cè)黑土土壤含水量,結(jié)果表明反射率進(jìn)行對(duì)數(shù)一階微分變換后建立的模型最好,R2達(dá)到了0.931。張俊華等[11]研究得出高光譜預(yù)測(cè)龜裂堿土土壤含水量最優(yōu)模型為使用反射率一階微分的冪函數(shù)模型,R2高達(dá)0.9447。目前,光譜變換已廣泛應(yīng)用于光譜數(shù)據(jù)處理中,但是不同研究中各種變換方法效果不一。本文以此為切入點(diǎn),在前人研究的基礎(chǔ)上,首先對(duì)原始光譜進(jìn)行11種常規(guī)變換,然后選擇連續(xù)投影算法(SPA)選擇特征波段,結(jié)合多元線性回歸(MLR)建立土壤含水量光譜監(jiān)測(cè)模型。旨在利用SPA-MLR實(shí)現(xiàn)不同光譜變換方法監(jiān)測(cè)土壤含水量,并分析比較不同變換處理后各SPA-MLR回歸模型的監(jiān)測(cè)精度,進(jìn)而選擇出土壤含水量高光譜監(jiān)測(cè)的最佳模型。

    1 材料與方法

    1.1 土壤樣品采集與處理

    本試驗(yàn)以山西省晉中市太谷縣山西農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)站的麥田土壤為研究對(duì)象,土壤質(zhì)地為黃土母質(zhì)發(fā)育而成的石灰性褐土,取表層土壤(0~20cm)為試驗(yàn)樣品。土壤樣品自然風(fēng)干后剔除雜質(zhì),再研磨過(guò)2mm孔徑篩后混勻。稱取72份,每份100g,放于金屬盒中,編號(hào)為1~72,然后進(jìn)行土壤含水量調(diào)配,具體方法如下:在36h內(nèi),每隔0.5h取一份稱量好的土樣,向土壤中緩慢注水,使土壤達(dá)到飽和狀態(tài),注水后室溫下使其自然蒸發(fā)。待最后一份土樣注水完成、表面自由水消失后對(duì)所有土樣進(jìn)行光譜和含水量測(cè)定,從而得到72份不同含水量的土壤樣本。其中土壤含水量用烘干法測(cè)得。

    1.2 土壤光譜采集及預(yù)處理

    本試驗(yàn)采用美國(guó)ASD公司的Field Spec Pro FR 型便攜式光譜儀測(cè)定土壤光譜,波段范圍為350~2500nm,在350~1000nm區(qū)間采樣間隔為1.4nm,在1000~2500nm區(qū)間采樣間隔為2nm。土壤光譜測(cè)定在暗室內(nèi)進(jìn)行,光源為50W鹵素?zé)?。光譜測(cè)量時(shí)光照方向與垂直方位夾角15°,光源距土壤表層40cm,采用10°視場(chǎng)角 ,探頭位于土壤表面上方20cm處。光譜采集前進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)白板校正,光譜采集時(shí)水平轉(zhuǎn)動(dòng)樣品5次,每次轉(zhuǎn)動(dòng)60°,每個(gè)方向采集10條光譜曲線,共獲得60個(gè)光譜數(shù)據(jù),剔除異常值后將采集的光譜數(shù)據(jù)平均作為該土樣反射率光譜。為消除噪聲影響,本研究采用Savitzky-Golay3點(diǎn)平滑對(duì)光譜進(jìn)行平滑去噪處理。由于350~400nm,2450~2500nm噪聲影響較大,本研究選擇400~2450nm波段范圍進(jìn)行研究。

    1.3 光譜變換算法

    本文在前人研究基礎(chǔ)上選取11種典型的數(shù)學(xué)變換算法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行變換處理,如表1所示。

    1.4 高光譜模型建立及模型評(píng)價(jià)

    連續(xù)投影算法(SPA)可以有效降低光譜數(shù)據(jù)共線性,與偏最小二乘法(PLS)相比,可以最大程度地降低信息重疊度,有效地降低光譜模型復(fù)雜度[12]。且可以簡(jiǎn)化校正模型,縮短校正時(shí)間,已經(jīng)越來(lái)越多地應(yīng)用于特征波段的選取[13]。此外,還可以改善多元線性回歸模型(MLR)的建模條件。SPA-MLR回歸模型可以減小模型擬合復(fù)雜度,加快運(yùn)算速度[14]。因此本研究選用SPA提取特征波段,結(jié)合MLR建立土壤含水量高光譜預(yù)測(cè)模型。

    表1 11種光譜數(shù)據(jù)變換算法信息

    注:R為波段λ(nm)處的反射率值。

    Note:Ris the spectral reflectance value at the wavelengths ofλ(nm).

    為確保土壤含水量模型穩(wěn)定性和精度,將得到的土壤含水量樣本(72個(gè))隨機(jī)分為兩部分,選擇48個(gè)樣本用于構(gòu)建模型,剩余24個(gè)樣本用于模型驗(yàn)證。本研究采用相對(duì)預(yù)測(cè)偏差(RPD),決定系數(shù)(R2)以及均方根誤差(RMSE)作為模型預(yù)測(cè)精度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。其中,R2越接近于1,RMSE越小,表明模型具有高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。當(dāng)RPD大于2時(shí),模型預(yù)測(cè)效果準(zhǔn)確;當(dāng)RPD大于1.4且小于2,模型預(yù)測(cè)效果一般可以粗略估計(jì);當(dāng)RPD小于1.4,模型無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)[15]。

    1.5 數(shù)據(jù)分析

    本研究使用ViewSpec Pro光譜分析軟件進(jìn)行預(yù)處理,Excel 2007和Unscramb 10.3軟件進(jìn)行光譜、變換處理,Matlab 7.0和SPSS軟件進(jìn)行特征波段提取以及模型建立,Origin 8軟件制圖。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同含水量土壤光譜特征

    圖1為不同含水量土壤光譜反射率曲線圖,由圖可以看出在400~2450nm范圍內(nèi),隨著土壤含水量增加光譜反射率不斷降低。在可見(jiàn)光波段,光譜反射率隨著土壤含水量的變化幅度明顯小于近紅外波段。在可見(jiàn)光-近紅外波段(380~780nm),隨著波長(zhǎng)增加反射率有升高的趨勢(shì),但是升高斜率不同;在1400nm、1900nm附近有兩個(gè)明顯的水分吸收谷。

    圖1 不同含水量土壤的反射率曲線Fig.1 Spectral curves under of different soil moisture content

    2.2 基于SPA方法和不同光譜變化方法提取的敏感波段

    表2為光譜變換處理后基于SPA提取的土壤含水量最優(yōu)波段個(gè)數(shù)和具體波段。由表2可知,最優(yōu)波段個(gè)數(shù)都為3~5個(gè),但是使用不同變換算法處理后光譜最優(yōu)波段個(gè)數(shù)有一定差異,微分處理增加了最優(yōu)波段個(gè)數(shù)。對(duì)不同變換算法處理后提取的光譜特征波段進(jìn)行分析可知,提取的土壤含水量特征波段分布比較分散,特征波段在近紅外、短波紅外區(qū)域都有分布。不同變換算法處理后的特征波段有一定差異。

    表2 基于SPA和不同光譜變化方法的重要波段的提取

    2.3 基于SPA-MLR方法的土壤含水量光譜預(yù)測(cè)模型建立

    以原始光譜以及11種變換后基于SPA提取的特征波段為自變量,以土壤含水量為因變量,利用MLR建立的土壤含水量高光譜預(yù)測(cè)模型,如表3所示?;?1種變換處理建立的SPA-MLR模型監(jiān)測(cè)精度,除了T3比較低外,其余變換均優(yōu)于原始光譜所建的模型,表明原始光譜經(jīng)一定數(shù)學(xué)變換處理可以提高土壤含水量高光譜監(jiān)測(cè)精度。T6、T7、T8、T9、T10、T11的監(jiān)測(cè)模型精度均高于對(duì)應(yīng)的一階微分處理前T0、T1、T2、T3、T4、T5。表明一階微分變換能提高土壤含水量模型的精度。在所有數(shù)學(xué)變換中,T8的校正模型的監(jiān)測(cè)效果最好,其決定系數(shù)R2和RPD最大,分別達(dá)到了0.957和4.74,RMSE最小,為2.16。T11次之,其R2和RPD分別達(dá)到了0.944和4.15,RMSE為2.55。T3的校正模型監(jiān)測(cè)效果最差,R2和RPD都最低,分別為0.860和2.31,RMSE最大,為6.18。

    表3不同土壤含水量光譜預(yù)測(cè)模型

    Tab. 3 Predictive models of different soil moisture content

    變換算法Algorithms模型ModelsR2RMSE/%RPDT0y=417.660R401-415.185R1888+271.944R1459+19.3910.8873.632.79T1y=0.694R403+0.100R418-13.925R1708+6.812R1898+13.7530.9003.423.03T2y=312.330R1415-304.339R1887+13.2570.9183.103.37T3y=225.499R1465-178.004R1052-67.516R2257-27.9320.8606.182.31T4y=-332.373R1934-29.668R408+452.190R1007-62.9350.9152.484.36T5y=46.633R1898-79.946R1708+5.419R403+37.6670.9202.893.65T6y=108790.163R1548-92439.173R1690-10313.521R2311-0.6110.9422.614.02T7y=1720.981R1302-1389.581R828+253.218R2171-1976.432R1122-612.636R2031+1.2500.9142.793.78T8y=629.471R666+8158.075R1014-12587.075R1039-31671.078R1375+34808.678R1707-2.1520.9572.164.94T9y=14294.340R1384-3194.977R2322+8246.352R1681-1491.601R1125-12.9010.9436.114.74T10y=-123683.801R1439+11675.161R1648-18882.797R1043-9774.030R1822-6604.232R1143+19.1850.9353.943.82T11y=-9208.900R1522-4388.004R1796-2637.737R1039+3034.038R2202+137.782R434-2.1220.9442.554.15

    2.4 模型精度驗(yàn)證

    利用驗(yàn)證集樣本對(duì)土壤含水量預(yù)測(cè)模型分別進(jìn)行驗(yàn)證。原始光譜以及11種變換后基于SPA-MLR建立的土壤含水量監(jiān)測(cè)模型驗(yàn)證結(jié)果如表4所示。從表中可看出,所有數(shù)學(xué)變換處理后模型的驗(yàn)證效果均優(yōu)于原始光譜建立的模型,其中T8變換模型精度最高。為了更直觀地展示模型精確度,以T8為例制作預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值1∶1關(guān)系圖(圖2)。由圖可以看出,T8處理模型的擬合效果較好,其驗(yàn)證集R2最大為0.903,RMSE最小為3.41,RPD較大為2.95。

    表4 模型驗(yàn)證結(jié)果

    圖2 土壤含水量實(shí)測(cè)值與估測(cè)值1∶1圖Fig.2 The correlation between predicted values and measured values of soil water content

    3 討 論

    光譜數(shù)據(jù)變換可以有效地消除土壤光譜噪音和背景的影響,放大特征光譜信息。本研究選擇11種典型的變換算法對(duì)土壤光譜進(jìn)行變換,然后使用連續(xù)投影算法(SPA)提取特征波段,結(jié)合MLR建立土壤含水量光譜監(jiān)測(cè)模型,比較選擇土壤含水量光譜監(jiān)測(cè)最佳模型。有研究表明,特征波段選取個(gè)數(shù)為3~5個(gè)最佳,這樣不但可以準(zhǔn)確地表達(dá)出待測(cè)指標(biāo)的信息,而且可以有效避免過(guò)擬合現(xiàn)象的出現(xiàn)[16]。本研究利用SPA提取的特征波段個(gè)數(shù)均為3~5個(gè),所以不用再對(duì)特征波段進(jìn)一步篩選。

    從本研究建立的土壤含水量的校正模型及其驗(yàn)證結(jié)果可知,各變換處理后建立的模型都有較高的預(yù)測(cè)精度,其R2都高于0.7。其中除了T3外,各變換處理后建立的土壤含水量光譜預(yù)測(cè)模型都優(yōu)于原始光譜T0,表明數(shù)學(xué)變換能提高土壤含水量模型的預(yù)測(cè)精度。這主要是由于變換處理有效地減小了光譜信息中噪音和背景的影響,放大了特征光譜信息,有利于光譜信息的提取和挖掘[17]。目前,在作物冠層和土壤光譜研究中,已經(jīng)證明一階微分處理能有效提高模型的預(yù)測(cè)精度[18,19],在本研究中光譜一階微分變換建立的模型表現(xiàn)也比較好,僅次于反射率對(duì)數(shù)一階微分變換T8。由于土壤光譜受土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)含量、土壤顆粒大小等的影響較大,不同土壤的有機(jī)質(zhì)含量和質(zhì)地差別較大[20]。由于本試驗(yàn)是在單一土壤質(zhì)地和有機(jī)質(zhì)含量背景下完成的,因此反射率對(duì)數(shù)一階微分T8變換能否適用于其它背景條件下(不同質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)含量等)的土壤光譜還有待進(jìn)一步的研究。

    4 結(jié) 論

    本文以人工模擬72個(gè)不同含水量的土壤樣本為研究對(duì)象,測(cè)定室內(nèi)光譜以及對(duì)應(yīng)的土壤含水量,基于11種常見(jiàn)的數(shù)學(xué)變換算法,建立土壤含水量的SPA-MLR光譜監(jiān)測(cè)模型,綜合比較分析模型校正集和驗(yàn)證集模型精度評(píng)價(jià)指標(biāo)(R2、RMSE、RPD)得出:各光譜變換建立的模型都有較好的預(yù)測(cè)精度,其中,反射率對(duì)數(shù)的一階微分T8建立的模型表現(xiàn)最好,校正集(R2=0.957,RMSE=2.16,RPD=4.74)和驗(yàn)證集(R2=0.903,RMSE=3.41,RPD=2.95)表現(xiàn)均最好。因此反射率對(duì)數(shù)一階微分變換處理后建立的SPA-MLR模型為土壤含水量高光譜監(jiān)測(cè)最佳模型。

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