基于光谱成像技术的土壤剖面有机碳的分布估计研究
发布时间：2021-07-09 11:18
土壤作为一个动态的生态系统,支撑着所有微生物和陆地生物生命循环和维持人类的生存发展。对土壤的深入研究也就成为人类长期的必修课。其中土壤属性的研究对于土壤的不同发生层、土壤制图以及土壤的分类等方面都具有重要的意义。传统的土壤属性分析方法虽然精确度较高,但是存在着费时、费力等不足的地方。而土壤光谱分析技术优于传统分析技术的方面就在于无破坏、低成本、速度快同时还可以反演多种土壤属性等,光谱成像技术就是集合了光谱技术和成像技术来获得土壤的图谱信息,可以用来对较小空间尺度内的土壤属性的连续分布进行分析。该研究方法为土壤的深入分析和研究提供了新的手段和技术,有助于提高土壤分类识别能力和丰富土壤标本信息。本文使用三轴向实验控制平台和HeadWall （VNIR400-1000nm和NIR1000-1700nm）成像光谱仪获得了土壤整段剖面样本和分层土样的不同层次、不同粒径的土壤样本（分为四种不同粒径和原状土壤）的高光谱图像数据。提取土壤样本的平均光谱且利用平均光谱数据和SOC的含量使用PLSR建立SOC估计模型,以此来分析土壤的反射光谱与土壤有机碳的相关性；然后将模型应用估计了整段剖面的SOC含量分...
【文章来源】：华中农业大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 土壤光谱分析技术的研究进展
1.3 研究目标,研究内容和技术路线
第二章 土壤光谱数据获取和预处理
2.1 研究区概况
2.2 土壤样品采集
2.3 室内理化指标测试
2.4 光谱数据采集
2.5 图像数据预处理
2.6 光谱数据预处理
2.7 小结
第三章 土壤Vis-NIR光谱特性分析
3.1 土壤Vis-NIR光谱曲线的特征分析
3.2 土壤表面粗糙度和土壤样本光谱特性的相关性分析
3.3 土壤颜色和土壤样本光谱特性的相关性分析
3.4 土壤不同发生层次与土壤光谱特性的相关性分析
3.5 小结
第四章 土壤有机碳含量预测模型的建立
4.1 异常值去除
4.2 SOC光谱估计模型的建立
4.3 土壤整段剖面SOC含量分布估计
4.4 小结
第五章 总结与展望
5.1 结论
5.2 存在问题和展望
参考文献
攻读学位期间发表论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Mapping of Total Carbon and Clay Contents in Glacial Till Soil Using On-the-Go Near-Infrared Reflectance Spectroscopy and Partial Least Squares Regression[J]. SHEN Zhang-Quan,SHAN Ying-Jie,PENG Li,JIANG Yu-Gen. Pedosphere. 2013(03)
[2]基于多源遥感的海上溢油检测研究[J]. 兰国新,李颖,刘丙新,高超. 中国航海. 2013(01)
[3]小波分析用于土壤速效钾含量高光谱估测研究[J]. 陈红艳,赵庚星,李希灿,陆文利,隋龙. 中国农业科学. 2012(07)
[4]基于高光谱数据的病害胁迫下杉木冠层色素含量估算研究[J]. 伍南,刘君昂,周国英,闫瑞坤,臧卓. 中国农学通报. 2012(01)
[5]地表双向反射特性对遥感图像的影响分析[J]. 彭妮娜,王琨,李涛. 航天返回与遥感. 2011(04)
[6]Savitzky-Golay平滑滤波器的最小二乘拟合原理综述[J]. 蔡天净,唐瀚. 数字通信. 2011(01)
[7]土壤耕作和水分管理对水稻土壤肥力性状的影响[J]. 曾可,徐世宏,韦善清,江立庚. 中国农学通报. 2010(23)
[8]土壤有机碳研究进展[J]. 任军,郭金瑞,边秀芝,闫孝贡,刘钊剑,吴景贵. 中国土壤与肥料. 2009(06)
[9]MODIS波段比值算法在太湖蓝藻水华预警及应急监测中的应用[J]. 胡尊英,于海燕,周斌. 湿地科学. 2009(02)
[10]吸光度比值—导数光谱法的应用研究[J]. 汤滔,沈丽萍. 上海环境科学. 2007(06)
博士论文
[1]基于混合线性模型进行遗传数据分析的异常值检测方法[D]. 尤萨夫.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于成像光谱技术土壤反射特性及剖面有机质分布估计[D]. 张美琴.华中农业大学 2012
[2]基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D]. 李硕.华中农业大学 2010
[3]地物光谱特征分析及其在矿化蚀变信息提取中的应用研究[D]. 李红.中南大学 2010
[4]高光谱图像地物分类和分割方法研究[D]. 周宏杰.西安电子科技大学 2010
[5]基于高光谱遥感不同发生层土壤的光谱信息的提取研究[D]. 谢伯承.西北农林科技大学 2004
本文编号：3273647
【文章来源】：华中农业大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 土壤光谱分析技术的研究进展
1.3 研究目标,研究内容和技术路线
第二章 土壤光谱数据获取和预处理
2.1 研究区概况
2.2 土壤样品采集
2.3 室内理化指标测试
2.4 光谱数据采集
2.5 图像数据预处理
2.6 光谱数据预处理
2.7 小结
第三章 土壤Vis-NIR光谱特性分析
3.1 土壤Vis-NIR光谱曲线的特征分析
3.2 土壤表面粗糙度和土壤样本光谱特性的相关性分析
3.3 土壤颜色和土壤样本光谱特性的相关性分析
3.4 土壤不同发生层次与土壤光谱特性的相关性分析
3.5 小结
第四章 土壤有机碳含量预测模型的建立
4.1 异常值去除
4.2 SOC光谱估计模型的建立
4.3 土壤整段剖面SOC含量分布估计
4.4 小结
第五章 总结与展望
5.1 结论
5.2 存在问题和展望
参考文献
攻读学位期间发表论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Mapping of Total Carbon and Clay Contents in Glacial Till Soil Using On-the-Go Near-Infrared Reflectance Spectroscopy and Partial Least Squares Regression[J]. SHEN Zhang-Quan,SHAN Ying-Jie,PENG Li,JIANG Yu-Gen. Pedosphere. 2013(03)
[2]基于多源遥感的海上溢油检测研究[J]. 兰国新,李颖,刘丙新,高超. 中国航海. 2013(01)
[3]小波分析用于土壤速效钾含量高光谱估测研究[J]. 陈红艳,赵庚星,李希灿,陆文利,隋龙. 中国农业科学. 2012(07)
[4]基于高光谱数据的病害胁迫下杉木冠层色素含量估算研究[J]. 伍南,刘君昂,周国英,闫瑞坤,臧卓. 中国农学通报. 2012(01)
[5]地表双向反射特性对遥感图像的影响分析[J]. 彭妮娜,王琨,李涛. 航天返回与遥感. 2011(04)
[6]Savitzky-Golay平滑滤波器的最小二乘拟合原理综述[J]. 蔡天净,唐瀚. 数字通信. 2011(01)
[7]土壤耕作和水分管理对水稻土壤肥力性状的影响[J]. 曾可,徐世宏,韦善清,江立庚. 中国农学通报. 2010(23)
[8]土壤有机碳研究进展[J]. 任军,郭金瑞,边秀芝,闫孝贡,刘钊剑,吴景贵. 中国土壤与肥料. 2009(06)
[9]MODIS波段比值算法在太湖蓝藻水华预警及应急监测中的应用[J]. 胡尊英,于海燕,周斌. 湿地科学. 2009(02)
[10]吸光度比值—导数光谱法的应用研究[J]. 汤滔,沈丽萍. 上海环境科学. 2007(06)
博士论文
[1]基于混合线性模型进行遗传数据分析的异常值检测方法[D]. 尤萨夫.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于成像光谱技术土壤反射特性及剖面有机质分布估计[D]. 张美琴.华中农业大学 2012
[2]基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D]. 李硕.华中农业大学 2010
[3]地物光谱特征分析及其在矿化蚀变信息提取中的应用研究[D]. 李红.中南大学 2010
[4]高光谱图像地物分类和分割方法研究[D]. 周宏杰.西安电子科技大学 2010
[5]基于高光谱遥感不同发生层土壤的光谱信息的提取研究[D]. 谢伯承.西北农林科技大学 2004
本文编号：3273647
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