不同含水量黑土土壤光谱反射率半经验模型构建

发布时间：2021-10-07 19:03

　　土壤含水量的变化情况与时空分布对热量平衡、农业墒情等具有显著的影响。利用反射率光谱信息反演土壤含水量的研究,可为实现土壤含水量速测、揭示土壤含水量时空变异规律提供科学依据。构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型,深入探究土壤重量含水量与反射率光谱的关系。制备了12种不同湿度的土壤样品。采用ASD Field Spec Pro 3地物波谱仪对制备的不同湿度梯度的黑土土壤进行反射率光谱测量。利用菲涅耳反射率建立土壤表面反射模型;在以往的研究中, Kubelka-Munk （KM）模型中的漫反射率R_∞通常被视为对于给定材料和照明波长的常数或需要反演的参数。通过研究发现,漫反射率R_∞不仅与材料和波长有关,还与土壤含水量相关。利用与土壤含水量相关的吸收系数及散射系数描述了土壤含水量与漫反射率R_∞的关系,并基于KM理论对体散射分量进行建模;进而构建不同含水量黑土土壤反射率光谱半经验模型。根据实际测量数据选用最小二乘算法对模型参数进行反演,并通过分析反演参数简化模型。最后,将未参与建模的不同含水量梯度的数据代入模型中,验证模型的有... 

【文章来源】：光谱学与光谱分析. 2019,39(11)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图１不同波长下的反演参数（ａ）：ａ１；（ｂ）：ａ２；（ｃ）：θ０Ｆｉｇ．１Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓ（ａ）：ａ１；（ｂ）：ａ２；（ｃ）：θ０

不同含水量土坡

为０．０００６，４个不同含水量下的平均ＲＭＳＥ是０．００５１，说明该模型适合对不同含水量的土壤进行反射率光谱模拟。表１不同含水量黑土土壤反射率光谱的ＲＭＳＥＴａｂｌｅ１ＲＭＳＥｏｆｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｏｆｂｌａｃｋｓｏｉｌｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔｓＭｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔｓ／（ｇ·ｋｇ－１）Ｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ４００．０００６１７００．００７２２０００．００８０２２００．００４６图３为在４００～２４００ｎｍ波段，不同波长黑土土壤光谱反射率的ＲＭＳＥＰ示意图，从图中可以看出，ＲＭＳＥＰ基本低于０．００８，１９２０ｎｍ波长处的ＲＭＳＥＰ最小，为０．００２０６２。由此可见，模型具有很高的预测精度。为了进一步验证模型的可靠性，采集长春地区的土壤配制１５个不同含水量梯度并对其进行反射率光谱测量。选取９个样品数据用于建模，６个样品数据用于验证。经计算得知：６个不同含水量下的平均ＲＭＳＥ是０．００８５５。４００～２４００ｎｍ波段内的ＲＭＳＥＰ基本低于０．０１５，５２５ｎｍ波长处的ＲＭＳＥＰ最小，为０．０００９２２５。图３不同波长下黑土土壤反射率光谱的预测均方根误差（ＲＭＳＥＰ）Ｆｉｇ．３ＲＭＳＥＰｏｆｂｌａｃｋｓｏｉｌｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓ４结论利用与土壤含水量相关的ｋ及ｓ描述了土壤含水量与漫反射率Ｒ∞的关系，并基于ＫＭ理论对体

【参考文献】：
期刊论文
[1]土壤碱解氮含量可见/近红外光谱预测模型优化[J]. 汪六三,鲁翠萍,王儒敬,黄伟,郭红燕,汪玉冰,林志丹,王键,蒋庆,宋良图.  发光学报. 2018(07)
[2]基于偏振信息反演土壤湿度的方法[J]. 张颖,余焱强,赵慧洁,宣佳彬.  红外与激光工程. 2018(01)
[3]基于高光谱成像技术的土壤水分机理研究及模型建立[J]. 吴龙国,王松磊,何建国,KAZUHIRONakano.  发光学报. 2017(10)
[4]可见/近红外土壤湿度的光谱偏振特性实验研究[J]. 王新强,孙晓兵,张丽娟,汪杰君,谢秋蓉,叶松.  红外与激光工程. 2015(11)
[5]基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析[J]. 赵春江,杨贵军,薛绪掌,冯海宽,石月婵.  农业工程学报. 2013(08)



本文编号：3422602