祁亞琴，張顯峰，張立福，呂 新，張 澤，陳 劍，李新偉，王 飛，彭 奎

(1.北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院/遙感研究所生態(tài)遙感實(shí)驗(yàn)室，北京 100871；2.石河子大學(xué)/新疆兵團(tuán)綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆石河子 832003；3.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所高光譜研究室，北京 100094)

0 引 言

【研究意義】實(shí)現(xiàn)土壤信息化與數(shù)字化管理是農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理的前提。而快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、無(wú)損地監(jiān)測(cè)農(nóng)田土壤主要養(yǎng)分(全氮TN、全磷TP、全鉀TK)含量的信息是未來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)的分析方法既耗資又費(fèi)時(shí)，需要快速、準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)地表信息的新方法。目前，高光譜遙感技術(shù)極高的光譜分辨率，具備定量獲取土壤化學(xué)組分含量的潛力[1]，可通過(guò)土壤的反射率模擬土壤組成和成分變化，推算出土壤水肥狀況[2]，制定灌溉、施肥管理等處方?jīng)Q策[3]，達(dá)到減少浪費(fèi)，保護(hù)生態(tài)環(huán)境的目的，為探索適合新疆及兵團(tuán)特色的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)施提供技術(shù)支持，具有十分重要的意義[4]。【前人研究進(jìn)展】20世紀(jì)初，利用高光譜遙感技術(shù)開(kāi)展了監(jiān)測(cè)土壤信息方面的應(yīng)用研究，表明土壤的營(yíng)養(yǎng)元素含量與土壤反射率光譜之間存在良好的相關(guān)性，Bendor等[5]通過(guò)對(duì)土壤近紅外波段光譜的分析，估算了碳酸鹽等6種土壤指標(biāo)；并用近紅外分析法預(yù)測(cè)了蒙脫石中Fe、A1、Mg和Si的含量；Chodak等[6]利用線性回歸分析，研究了森林土壤生化物質(zhì)之間的關(guān)系。彭玉魁等[7]采用近紅外光譜分析法對(duì)中國(guó)黃土區(qū)總氮含量進(jìn)行了評(píng)價(jià)；徐永明等[8]通過(guò)對(duì)光譜曲線的去包絡(luò)分析強(qiáng)化吸收特征，提取土壤的主要吸收帶，宋海燕等[9]采用近紅外光譜儀經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)處理預(yù)測(cè)了土壤OM和pH含量，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)達(dá)0.8以上，發(fā)現(xiàn)土壤顆粒大小嚴(yán)重影響土壤N含量的預(yù)測(cè)能力，對(duì)P、K的預(yù)測(cè)效果不是很好；李偉等[10]用近紅外光譜分析法預(yù)測(cè)土壤堿解氮含量；于飛健等[11]發(fā)現(xiàn)近紅外光譜與土壤全氮、堿解氮具有良好的相關(guān)性，用近紅外光譜法估算土壤全氮、堿解氮的含量是可行的?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】國(guó)內(nèi)外對(duì)于土壤的物理化學(xué)參數(shù)的估算研究己有不少，但這些模型適用于其他地區(qū)時(shí)，則產(chǎn)生很大的誤差?；诟吖庾V遙感技術(shù)在新疆及兵團(tuán)農(nóng)區(qū)的有關(guān)土壤理化參數(shù)的反演研究少有報(bào)道。研究基于高光譜數(shù)據(jù)的農(nóng)田土壤養(yǎng)分含量估測(cè)模型?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】研究土壤光譜數(shù)據(jù)的基本特征，對(duì)其敏感波段進(jìn)行篩選，通過(guò)診斷指數(shù)與土壤全氮、全磷、全鉀含量相關(guān)分析，建立快速反演土壤特征參量的數(shù)學(xué)模型。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗(yàn)于2014～2015年在新疆農(nóng)墾科學(xué)院試驗(yàn)地(45°20′N(xiāo)，86°40′E)進(jìn)行，面積為1 hm2，平均海拔450.8 m，年平均氣溫6.5～7.2℃，年降水量125.0～207.7 mm，無(wú)霜期168～171 d，≥0℃的活動(dòng)積溫4 023～4 118℃，≥10℃的活動(dòng)積溫3 570～3 729℃。試驗(yàn)地供試土壤為灰色壤土，pH值8.46～8.72，有機(jī)質(zhì)含量13.8～21.6 g/kg，堿解氮66～144 mg/kg，有效磷 14.2～36.6 mg/kg，速效鉀 110～218 mg/kg，試驗(yàn)地前茬小麥。

1.2 方 法

1.2.1 土壤光譜測(cè)試

采用美國(guó)ASD公司 Field Spec Pro VNIR 2500型光譜輻射儀對(duì)新疆農(nóng)墾科學(xué)院5個(gè)試驗(yàn)區(qū)100個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行了土壤光譜測(cè)試。野外光譜測(cè)試時(shí)設(shè)定視場(chǎng)角為25°，探測(cè)器頭部垂直向下距被測(cè)土壤表面部約100 cm，每個(gè)處理測(cè)定10～15條曲線(取其平均值作為該測(cè)試點(diǎn)的光譜反射值)，光譜曲線掃描設(shè)定時(shí)間0.2 s。測(cè)量前、后都立即進(jìn)行白板校正。

1.2.2 土壤室內(nèi)測(cè)定

采用《土壤農(nóng)業(yè)化學(xué)分析方法》測(cè)定和提取分析土壤化學(xué)指標(biāo)信息，具體方法略[12-13]。

1.2.3 高光譜參數(shù)及提取

在高光譜遙感數(shù)據(jù)中，由于光譜的近似連續(xù)性，利用數(shù)據(jù)變換形式(對(duì)數(shù)變換、微分變換)可構(gòu)建光譜參數(shù)、光譜吸收指數(shù)等[14]可以模擬、反演它的生物物理、化學(xué)參數(shù)。所構(gòu)建的高光譜指數(shù)，例如某一波長(zhǎng)λ0的歸一化光譜指數(shù)NDI可表示為：

(1)

式中R1、R2分別表示1、2兩個(gè)波段的光譜反射率。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于NDI預(yù)測(cè)土壤全氮TN含量反演模型的建立

研究表明，利用驗(yàn)證樣本(n=25)對(duì)基于歸一化光譜指數(shù)NDI建立的6種預(yù)測(cè)土壤全氮含量的模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，以指數(shù)函數(shù)建立的估算模型方程預(yù)測(cè)效果最好，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合度為0.798 2，較其他模型最高，且具有最小均方根差RMSE為0.000 2，TN 的光譜預(yù)測(cè)值與其實(shí)側(cè)值之間具有良好的相關(guān)性，此方程的估計(jì)精度高，通過(guò)此方程可以較精確的估算出土壤全氮含量；以?xún)绾瘮?shù)建立的相關(guān)數(shù)學(xué)模型其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合度為0.745 3也較高；而以對(duì)數(shù)函數(shù)和簡(jiǎn)單線性函數(shù)建立的模型方程預(yù)測(cè)結(jié)果偏低。表1

表1 基于NDI預(yù)測(cè)土壤全氮含量TN擬合模型
Table 1 The fitting model of Soil total nitrogen TN based on NDI (n=25)

方程類(lèi)型Modeltype模型方程Modelequation擬合方程Regressionequation相關(guān)系數(shù)CorrelationCoefficient(R)復(fù)相關(guān)系數(shù)Multiplecorrelationcoefficient(R2)均方根差Root-mean-square-error(RMSE)簡(jiǎn)單線性函數(shù)Simplelinearfunctiony=a+bxy=-0.0293+0.1312x0.6771**0.42850.2623冪函數(shù)Powerfunctiony=axby=0.0315x1.80410.8633**0.74530.0006對(duì)數(shù)函數(shù)Logarithmicfunctiony=a+bln(x)y=0.0771+0.0426ln(x)0.5346**0.28580.1558指數(shù)函數(shù)Exponentialfunctiony=a·exp(bx)y=0.0005·exp(4.7003x)0.8934**0.79820.0002一元二次函數(shù)Quadraticfunctiony=ax2+bx+cy=0.2847x2-0.1856x+0.02280.7852**0.61660.0059一元三次函數(shù)Cubicfunctiony=ax3+bx2+cx+dy=0.1451x3+0.0261x2-0.061x+0.00930.7537**0.56810.0024

注：**表示置信度達(dá)a<0.01 (R=0.449)

Note:**indicatesaconfidence level ofa<0.01 (R=0.449)

2.2 基于NDI的土壤全磷(TP)含量反演模型的建立

研究表明，利用驗(yàn)證樣本(n=25)對(duì)基于歸一化光譜指數(shù)NDI建立的6種預(yù)測(cè)土壤全磷含量的模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，以一元三次函數(shù)建立的估算模型方程預(yù)測(cè)效果最好，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合度為0.563 1最高，且具有最小均方根差RMSE為0.152 3，TP 的光譜預(yù)測(cè)值與其實(shí)側(cè)值之間具有較好的相關(guān)性，以一元二次函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)建立的相關(guān)數(shù)學(xué)模型其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合度也較高；而以?xún)绾瘮?shù)和指數(shù)函數(shù)建立的模型方程預(yù)測(cè)結(jié)果偏低。 表2

表2 基于NDI預(yù)測(cè)土壤全磷含量TP的擬合模型
Table 2 The fitting model of Soil total phosphorus TP based on NDI (n=25)

方程類(lèi)型Modeltype模型方程Modelequation擬合方程Regressionequation相關(guān)系數(shù)CorrelationCoefficient(R)復(fù)相關(guān)系數(shù)Multiplecorrelationcoefficient(R2)均方根差Root-mean-square-error(RMSE)簡(jiǎn)單線性函數(shù)Simplelinearfunctiony=a+bxy=0.1506+4.9757x0.7132**0.50870.1615冪函數(shù)Powerfunctiony=axby=5.3242x0.9360.6851**0.46940.1612對(duì)數(shù)函數(shù)Logarithmicfunctiony=a+bln(x)y=2.3171+0.7323ln(x)0.7317**0.53540.1571指數(shù)函數(shù)Exponentialfunctiony=a·exp(bx)y=0.3376·exp(6.2703x)0.6583**0.43340.1665一元二次函數(shù)Quadraticfunctiony=ax2+bx+cy=-45.195x2+18.548x-0.78930.7410**0.54910.1547一元三次函數(shù)Cubicfunctiony=ax3+bx2+cx+dy=802.27x3-412.32x2+72.357x-3.31890.7504**0.56310.1523

注：**表示置信度達(dá)a<0.01 (R=0.449)

Note:**indicates a confidence level ofa<0.01 (R=0.449)

2.3 基于NDI的土壤全鉀(TK)含量反演模型的建立

研究表明，利用驗(yàn)證樣本(n=25)對(duì)基于歸一化光譜指數(shù)NDI建立的6種預(yù)測(cè)土壤全鉀含量的模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，以一元三次函數(shù)建立的估算模型方程預(yù)測(cè)效果最好，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合度為0.515 0最高，且具有最小均方根差RMSE為2.053 9，TK的光譜預(yù)測(cè)值與其實(shí)側(cè)值之間具有較好的相關(guān)性，以一元二次函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)建立的相關(guān)數(shù)學(xué)模型其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合度也較高；而以?xún)绾瘮?shù)和指數(shù)函數(shù)建立的模型方程預(yù)測(cè)結(jié)果最低。 表3

表3 基于NDI預(yù)測(cè)土壤全鉀含量TK擬合模型
Table 3 The fitting model of Soil total potassium TK based on NDI (n=25)

方程類(lèi)型Modeltype模型方程Modelequation擬合方程Regressionequation相關(guān)系數(shù)CorrelationCoefficient(R)復(fù)相關(guān)系數(shù)Multiplecorrelationcoefficient(R2)均方根差Root-mean-square-error(RMSE)簡(jiǎn)單線性函數(shù)Simplelinearfunctiony=a+bxy=14.463+105.35x0.6007**0.36082.3580冪函數(shù)Powerfunctiony=axby=23.953x0.06930.6693**0.44802.1077對(duì)數(shù)函數(shù)Logarithmicfunctiony=a+bln(x)y=22.633+1.0916ln(x)0.6896**0.47562.1357指數(shù)函數(shù)Exponentialfunctiony=a·exp(bx)y=14.277·exp(6.5163x)0.5680**0.32262.4047一元二次函數(shù)Quadraticfunctiony=ax2+bx+cy=-3769.7x2+332.32x+14.0370.7057**0.49802.3430一元三次函數(shù)Cubicfunctiony=ax3+bx2+cx+dy=80189x3-11471x2+490.57x+13.8790.7176**0.51502.0539

注：**表示置信度達(dá)a<0.01 (R=0.449)

Note:**indicates a confidence level ofa<0.01 (R=0.449)

2.4 精度評(píng)價(jià)

通過(guò)反演結(jié)果可以看出，土壤主要養(yǎng)分估算模型的預(yù)測(cè)值(n=25，求其平均值)與實(shí)測(cè)值(n=25，求其平均值)之間都具有較高的相關(guān)性。其中，土壤全鉀含量的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的相對(duì)誤差較大，為29.703 9%，其估算模型的預(yù)測(cè)精度也較低，僅為70.296 1%。表4

表4 基于NDI預(yù)測(cè)土壤特征參量模型驗(yàn)證
Table 4 Validation the fitting model of soil characteristic parameters based on NDI (n=25)

特征參量Characteristicparameters(g/kg)估算模型Estimationmodel預(yù)測(cè)值Predictedvalue實(shí)測(cè)值Measuredvalue相對(duì)誤差Relativeerror(%)預(yù)測(cè)精度ForecastAccuracy(%)全氮含量TNYTN=0.0005e4.7003XNDI0.570.6321.8578.14全磷含量TPYTP=802.27x3NDI-412.32x2NDI+72.357xNDI-3.31891.021.1024.3375.66全鉀含量TKYTK=80189x3NDI-11471x2NDI+490.57xNDI+13.87921.7319.4029.7070.29

3 討 論

通過(guò)歸一化光譜指數(shù)NDI建立了土壤養(yǎng)分含量的高光譜遙感監(jiān)測(cè)模型，并對(duì)所建立的各類(lèi)模型進(jìn)行了精度檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)。基于NDI可以較好的估算土壤全氮、全磷、全鉀含量，這些利用統(tǒng)計(jì)方法建立的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?jiǎn)單實(shí)用，將對(duì)特定區(qū)域、特定土壤信息預(yù)測(cè)有較好的效果[15]。

4 結(jié) 論

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牧區(qū)經(jīng)濟(jì)貧困落后與草原生態(tài)安全之間存在著互為因果、互相強(qiáng)化的惡性循環(huán)關(guān)系[23]。天祝屬于純牧業(yè)縣，在經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過(guò)程中應(yīng)該考慮其草原生態(tài)環(huán)境，首先應(yīng)該加強(qiáng)控制實(shí)際的載畜量，降低超載率，防止退化草原的持續(xù)惡化，同時(shí)還應(yīng)注重草原牧區(qū)科教事業(yè)的發(fā)展[23]，提高該區(qū)域農(nóng)牧民的受教育水平。鑒于天祝牧區(qū)高寒草原生態(tài)安全的敏感性和脆弱性，在未來(lái)的發(fā)展中各級(jí)政府尤其要重視該地區(qū)草原生態(tài)安全，制定相關(guān)政策保障該地區(qū)高寒草原的生態(tài)安全。

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