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        基于高光譜數(shù)據(jù)的苔草營(yíng)養(yǎng)成分反演方法研究

        2017-11-01 18:10:18
        地理空間信息 2017年10期
        關(guān)鍵詞:苔草粗蛋白質(zhì)反射率

        祁 瓊

        (1.湖北省國(guó)土資源研究院 湖北 武漢 430071)

        基于高光譜數(shù)據(jù)的苔草營(yíng)養(yǎng)成分反演方法研究

        祁 瓊1

        (1.湖北省國(guó)土資源研究院 湖北 武漢 430071)

        研究基于高光譜數(shù)據(jù)的苔草營(yíng)養(yǎng)成分(側(cè)重粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷)反演方法。結(jié)果顯示,粗蛋白質(zhì)的最佳反演模型是通過(guò)原始光譜反射率(偏最小二乘回歸的方法)獲得,R2=0.814、RMSE=0.450;總氮的最佳反演模型是通過(guò)一階光譜反射率(偏最小二乘回歸的方法)獲得,R2=0.850、 RMSE=0.175;總磷的最佳反演模型是通過(guò)原始光譜反射率(偏最小二乘回歸)獲得,R2=0.882、RMSE=0.025。最佳模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示估算值和實(shí)測(cè)值之間的強(qiáng)相關(guān)性:粗蛋白質(zhì)R2=0.801、RMSE=1.029,總氮 R2=0.777、RMSE=0.234,總磷 R2=0.756、RMSE=0.043。

        營(yíng)養(yǎng)成分;高光譜數(shù)據(jù);偏最小二乘回歸

        傳統(tǒng)植被質(zhì)量的估測(cè)方法是通過(guò)大量的野外調(diào)查抽樣和昂貴的實(shí)驗(yàn)室分析獲得。這種勞動(dòng)強(qiáng)度大,且費(fèi)時(shí)費(fèi)錢(qián)。而高光譜遙感可以具有預(yù)測(cè)苔草葉片中生物化學(xué)濃度的潛力,從而減少大量而單調(diào)的集中采樣和實(shí)驗(yàn)室分析。本文在大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)研究苔草的光譜曲線特征,找出苔草反射率光譜與營(yíng)養(yǎng)元素的關(guān)系,然后建立定量遙感估算模型,計(jì)算不同方法下的模型精度,進(jìn)行比較與評(píng)價(jià),為機(jī)載或星載高光譜遙感在植被營(yíng)養(yǎng)成分研究奠定一定基礎(chǔ)。

        1 數(shù)據(jù)收集

        1.1 研究區(qū)概況

        江西省鄱陽(yáng)湖屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,冬季多北風(fēng),夏季多南風(fēng)。年平均氣溫16.5℃~17.8℃,最冷月平均氣溫 4.2℃ ~5.3℃,無(wú)霜期 246~275 d,年降水量 1 368.7~1 633.8 mm。鄱陽(yáng)湖濕地生態(tài)斷面層16~14.2 m位于天然堤高漫灘中、下部,平均每年顯露271.5~169.5 d,為苔草群落帶,寬達(dá) 290~360 m,是最主要的天然濕地草場(chǎng)。該帶植物群落為苔草單優(yōu)勢(shì)種,生長(zhǎng)茂密,單位面積生物量1 716g/m2,是當(dāng)?shù)啬敛?、柴薪和綠肥的主要來(lái)源[1]。

        1.2 苔草樣本采集

        利用覆蓋鄱陽(yáng)湖的Landsat TM影像(獲取時(shí)間:2004-10-28),目視分析鄱陽(yáng)湖植被的空間分布特征,在ArcGIS中配準(zhǔn)其地理坐標(biāo)。根據(jù)分析結(jié)果,設(shè)計(jì)了3條苔草的采樣線(如圖1),并根據(jù)研究需要選擇54個(gè)采樣點(diǎn)(如圖2), 其中40份用作訓(xùn)練樣本,14份作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集。為了保證樣本生化濃度的差異性,在采集時(shí)應(yīng)盡量選擇處于不同生長(zhǎng)階段(如新芽、初長(zhǎng)、成熟、枯萎等時(shí)期)的苔草葉片(葉片收集后迅速放入貼有序號(hào)的保鮮盒保存,10 h內(nèi)進(jìn)行室內(nèi)光譜測(cè)量)。

        圖1 采樣區(qū)域位于鄱陽(yáng)湖西部蚌湖東側(cè)

        圖2 用于建立和評(píng)價(jià)(+)苔草營(yíng)養(yǎng)成分反演模型的草樣采樣點(diǎn)

        1.3 苔草樣本的實(shí)驗(yàn)室分析

        苔草樣本的實(shí)驗(yàn)室分析包括苔草鮮葉的實(shí)驗(yàn)室光譜測(cè)定和苔草生化濃度的實(shí)驗(yàn)室分析,其目的是獲取苔草的光譜反射率和苔草的營(yíng)養(yǎng)成分濃度。

        采樣當(dāng)天即在當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)保護(hù)站內(nèi)完成樣品的光譜測(cè)定。苔草光譜的實(shí)驗(yàn)室測(cè)定選用美國(guó)ASD FieldSpec 3地物光譜儀[2]。光譜測(cè)量完畢后將葉片放置通風(fēng)干燥的地方自然晾干,確保葉片24 h內(nèi)干燥,然后將樣品放入貼有序號(hào)的牛皮紙袋內(nèi)保存[3]。第二天送至實(shí)驗(yàn)室,以提取苔草葉片內(nèi)蛋白質(zhì)、總氮、總磷的營(yíng)養(yǎng)成分濃度(干重百分比)。苔草生化濃度實(shí)驗(yàn)室分析在華中農(nóng)業(yè)大學(xué)環(huán)境與科學(xué)學(xué)院實(shí)驗(yàn)室中按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[4]進(jìn)行,分析結(jié)果如表1。其中: ①測(cè)全磷采用H2SO4-HCLO4消煮,鉬銻抗比色法[5];②測(cè)全氮采用半微量開(kāi)氏法[6];③粗蛋白質(zhì)含量采用半微量開(kāi)氏法[7]。

        2 方法

        2.1 遙感參數(shù)計(jì)算

        2.1.1 歸一化差值植被指數(shù)NDVI

        歸一化差值植被指數(shù)的公式如下:

        式中,NIR和R分別為紅外波段和紅波段處的反射率值。

        2.1.2 紅邊位置REP

        1)四點(diǎn)內(nèi)插方法。通常將此方法稱為“線性描述法”,其公式可描述如為:

        式中,R670、R700、R740和R780分別為波段670 nm、700 nm、740 nm和780 nm處的反射率,在700~740 nm區(qū)間內(nèi)插獲取常量700和40。

        2)線性外推方法。線性外推法旨在跟蹤在近紅邊一階微分處葉綠素敏感的極值(D),大約在700和725 nm。REP的估算是位于一階微分光譜中遠(yuǎn)紅外側(cè)邊的兩點(diǎn)和近紅外側(cè)邊的兩點(diǎn)所連接的兩直線交叉的波段上[8]。在此次研究中,衍生的光譜是通過(guò)在672 nm和703 nm的遠(yuǎn)紅外以及732 nm和77 8nm的近紅外估算所得。

        表1 苔草生化濃度實(shí)驗(yàn)室分析結(jié)果

        其中,

        利用原始光譜放射率和一階微分光譜放射率計(jì)算出C1、C2、m1、m2,然后獲得REP的參量。

        2.2 反演方法

        本次研究中主要采用線性回歸和偏最小二乘回歸進(jìn)行建模及檢驗(yàn)。將所有54個(gè)樣本隨機(jī)分成兩組,一組用于構(gòu)建模型(40個(gè)用作訓(xùn)練樣本集),而另一組用于測(cè)試模型(14個(gè)用作檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集)。所建模型的擬合程度用相關(guān)系數(shù)的平方值(確定系數(shù)R2)來(lái)評(píng)價(jià),其精度可用總均方根差(RMSE)來(lái)評(píng)價(jià):

        式中,y和y'分別為測(cè)定值和預(yù)定值,n為樣本數(shù)(包括測(cè)試樣本和預(yù)測(cè)樣本)。其反演原理如圖3。

        圖3 提取生化參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)方法示意圖

        建模:通過(guò)分析所研究的生化組分含量(y)與光譜變量(反射率或其變換形式、高光譜指數(shù)等)(x)間的相關(guān)關(guān)系建立統(tǒng)計(jì)回歸模型。

        預(yù)測(cè):如果已知x,代入該模型,即可獲得生化組分含量y。

        2.3 模型檢驗(yàn)

        將40個(gè)訓(xùn)練樣本通過(guò)多元線性回歸構(gòu)建出回歸方程(用 檢驗(yàn)方程的擬合程度),然后用14個(gè)測(cè)試樣本的光譜值代入此模型,得出一組反演值,利用反演值與實(shí)測(cè)值之間的標(biāo)準(zhǔn)誤差s.e.或者均方根誤差RMSE來(lái)評(píng)價(jià)反演精度,并繪出反演值與實(shí)測(cè)值之間的散點(diǎn)圖。其中,

        式中,y為實(shí)測(cè)值,y'為反演值。

        式中,yi為實(shí)測(cè)值,i為反演值。

        3 結(jié)果及討論

        對(duì)5種光譜數(shù)據(jù)(原始光譜反射率、一階微分光譜反射率、二階微分光譜反射率、倒數(shù)后的對(duì)數(shù)光譜反射率、一階倒數(shù)后的對(duì)數(shù)光譜反射率)及其變換形式——高光譜特征參量(NDVI&REP)分別與苔草營(yíng)養(yǎng)成分(粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷)進(jìn)行定量反演研究,其多元線性回歸的反演結(jié)果如表2、3、4。PLS的反演結(jié)果如表5、6、7。

        表2 粗蛋白質(zhì)多元線性回歸的反演結(jié)果

        表3 總氮多元線性回歸的反演結(jié)果

        表4 總磷多元線性回歸的反演結(jié)果

        表5 粗蛋白質(zhì)PLS的反演結(jié)果

        表6 總氮PLS的反演結(jié)果

        表7 總磷PLS的反演結(jié)果

        4 結(jié) 論

        結(jié)果顯示,粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷的最佳反演模型精度是通過(guò)偏最小二乘回歸獲得,分別為R2=0.814;R2=0.850;R2=0.882;RMSE=0.450;RMSE=0.175,RMSE=0.025。粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷的最佳檢驗(yàn)結(jié)果分別為:R2=0.801;R2=0.777;R2=0.756,最低預(yù)測(cè)誤差分 別 為:RMSE=1.029,RMSE=0.234,RMSE=0.043。通過(guò)上述結(jié)論可以發(fā)現(xiàn),估計(jì)苔草的營(yíng)養(yǎng)成分,偏最小二乘回歸比多元逐步回歸能夠獲得更好的結(jié)果。原始光譜反射率、一階光譜反射率和一階倒數(shù)的對(duì)數(shù)光譜反射率分別對(duì)粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷的反演結(jié)果是最好的。其擬合程度都超過(guò)60%以上,甚至達(dá)到80%,而二階光譜反射率、倒數(shù)的對(duì)數(shù)光譜反射率、高光譜指數(shù)(歸一化差值植被指數(shù)NDVI和紅邊位置REP)等對(duì)粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷的反演結(jié)果低于30%。對(duì)于模型檢測(cè)也可以發(fā)現(xiàn)同樣的規(guī)律,依然是原始光譜反射率、一階光譜反射率和一階倒數(shù)的對(duì)數(shù)光譜反射率分別對(duì)粗蛋白質(zhì)、總氮、總磷的檢測(cè)結(jié)果是最好的。由此可以斷定,高光譜數(shù)據(jù)在苔草營(yíng)養(yǎng)成分反演中具有很大的潛力。

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        P237

        B

        1672-4623(2017)10-0090-04

        10.3969/j.issn.1672-4623.2017.10.030

        2017-04-20。

        祁瓊, 碩士研究生,工程師,主要從事土地調(diào)查、地理信息系統(tǒng)及遙感應(yīng)用研究工作。

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