郝夢(mèng)潔 張麗 魯新新

摘 要：土壤無(wú)機(jī)碳庫(kù)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中第二大碳庫(kù)，在吸收大氣中CO2以維持陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)穩(wěn)定方面發(fā)揮著重要作用。高光譜數(shù)據(jù)具有維度大、強(qiáng)冗余性等特點(diǎn)，不利于土壤無(wú)機(jī)碳快速反演建模，而使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳的快速、高效測(cè)定。該文綜述了利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳高光譜反演建模的研究現(xiàn)狀，以期為土壤無(wú)機(jī)碳在全球碳循環(huán)中的研究提供參考。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);土壤無(wú)機(jī)碳;高光譜;反演模型;應(yīng)用進(jìn)展

中圖分類(lèi)號(hào) S153.6+1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1007-7731（2021）04-0108-04

Abstract： As the second largest carbon pool in terrestrial ecosystems， soil inorganic carbon pool plays an important role in absorbing CO2 from the atmosphere to maintain the stable carbon cycle in terrestrial ecosystems. The hyperspectral data are characterized by large dimension and strong redundancy， which is not conducive to the rapid inversion modeling of soil inorganic carbon. The machine learning method can be used to realize the rapid and efficient determination of soil inorganic carbon. In this paper， the research status of soil inorganic carbon hyperspectral inversion modeling by machine learning method is reviewed， which can provide theoretical reference for the research of soil inorganic carbon in the global carbon cycle.

Key words： Machine learning; Soil inorganic carbon; Hyperspectral; Inversion model; Application progress

溫室效應(yīng)的加劇加速了全球變暖進(jìn)程，導(dǎo)致全球大氣中二氧化碳濃度不斷增加，加重了人類(lèi)維持陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)穩(wěn)定的負(fù)擔(dān)。土壤無(wú)機(jī)碳庫(kù)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中僅次于土壤有機(jī)碳庫(kù)的第二大碳庫(kù)，主要存儲(chǔ)于干旱、半干旱地區(qū)，在吸收大氣中CO2以維持陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)穩(wěn)定方面發(fā)揮著重要作用[1，2]。干旱、半干旱地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)普遍脆弱，因此土壤無(wú)機(jī)碳極易受到人類(lèi)活動(dòng)影響而產(chǎn)生碳失匯現(xiàn)象，導(dǎo)致大氣中CO2濃度增加、陸地生態(tài)系統(tǒng)碳平衡遭到破壞，最終不利于延緩全球變暖的步伐[3]。長(zhǎng)期以來(lái)，眾多研究主要集中于土壤有機(jī)碳庫(kù)對(duì)維持土壤肥力、調(diào)節(jié)全球碳循環(huán)的作用以及其隨環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，忽視了土壤無(wú)機(jī)碳庫(kù)在吸收干旱、半干旱地區(qū)大氣CO2以調(diào)節(jié)氣候的作用。已有研究表明，土壤無(wú)機(jī)碳在干旱、半干旱地區(qū)的碳循環(huán)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[4]。高光譜數(shù)據(jù)具有維度大、強(qiáng)冗余性的特點(diǎn)，不利于土壤無(wú)機(jī)碳快速反演建模，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法可極大提高反演建模速率，有效提升建模精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳的快速高效測(cè)定[5]。采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)土壤無(wú)機(jī)碳高光譜數(shù)據(jù)反演模型已成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。為此，筆者對(duì)采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)土壤無(wú)機(jī)碳高光譜數(shù)據(jù)反演建模的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，以期為土壤無(wú)機(jī)碳在全球碳循環(huán)中的研究提供參考。

1 土壤無(wú)機(jī)碳特征及研究現(xiàn)狀

1.1 土壤無(wú)機(jī)碳儲(chǔ)量 土壤無(wú)機(jī)碳主要包含原生碳酸鹽和次生碳酸鹽，次生碳酸鹽的形成是土壤無(wú)機(jī)碳積累的主要途徑[6，7]。土壤無(wú)機(jī)碳在土壤碳庫(kù)中的儲(chǔ)量遠(yuǎn)低于土壤有機(jī)碳，但我國(guó)干旱、半干旱地區(qū)總面積約占國(guó)土面積的50%以上，因此掌握土壤無(wú)機(jī)碳含量有利于科研人員加深對(duì)荒漠生態(tài)系統(tǒng)碳固存行為的認(rèn)識(shí)與理解[8]。研究發(fā)現(xiàn)，天然土壤表層中的無(wú)機(jī)碳含量遠(yuǎn)高于有機(jī)碳[9，10]。人類(lèi)一系列的農(nóng)業(yè)土地開(kāi)發(fā)利用方式在一定程度上會(huì)加速土壤無(wú)機(jī)碳發(fā)生淋失或淋溶，這會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和土壤無(wú)機(jī)碳庫(kù)造成極大的不利影響[11]。

1.2 土壤無(wú)機(jī)碳測(cè)定方法 土壤無(wú)機(jī)碳存在3種形式，即固相、液相和氣相，固相主要由石灰性母質(zhì)和風(fēng)積灰塵構(gòu)成，液相的來(lái)源是CO2和H2O反應(yīng)所產(chǎn)生的HCO[_3]與H2CO3溶液，氣相則是土壤呼吸所釋放的CO2[12]。通常采用氣量法、CO2吸收法和總有機(jī)碳分析儀法測(cè)定土壤無(wú)機(jī)碳的含量[13]。

1.3 土壤無(wú)機(jī)碳的影響因素 土壤無(wú)機(jī)碳是土壤碳庫(kù)的一部分，陸地生態(tài)系統(tǒng)中所有的生物因素（土壤生物中的植物、動(dòng)物、微生物）、物理化學(xué)因素（土壤容重、土壤鹽度、pH值）和人為因素（土地利用方式）都會(huì)對(duì)其造成直接或間接影響。其中，土壤容重、土壤鹽度、pH值等物理化學(xué)因素會(huì)作用于CaCO3溶解度而對(duì)溶解平衡常數(shù)造成影響，進(jìn)而改變CaCO3沉淀機(jī)制[14]。研究發(fā)現(xiàn)，東北表層土壤（0～50cm）中的土壤無(wú)機(jī)碳隨土壤容重、pH值的增加而增加，不同的土地利用方式會(huì)導(dǎo)致土壤無(wú)機(jī)碳儲(chǔ)量發(fā)生明顯變化[15-17]。一般來(lái)說(shuō)，某研究區(qū)域內(nèi)的土壤無(wú)機(jī)碳含量高，則該研究區(qū)域內(nèi)的土壤有機(jī)碳含量會(huì)偏低。但研究發(fā)現(xiàn)，新疆艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)的土壤無(wú)機(jī)碳和土壤有機(jī)碳之間存在正相關(guān)關(guān)系[18，19]。由于土壤生物中的植物、動(dòng)物生理活動(dòng)以及微生物具備形成碳酸鹽的能力，因此生物因素也是影響土壤無(wú)機(jī)碳的重要因素。研究表明，土壤中的草酸鹽會(huì)通過(guò)生物氧化來(lái)提高土壤pH值，進(jìn)而對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳造成影響;熱帶地區(qū)白蟻會(huì)對(duì)土壤次生碳酸鹽的形成產(chǎn)生影響[20，21]。由此可見(jiàn)，研究土壤次生碳酸鹽的形成時(shí)忽視生物因素會(huì)對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳形成和變化造成認(rèn)識(shí)偏差。人為因素中土地利用方式對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳的影響巨大，如更改作物類(lèi)型、轉(zhuǎn)變土壤所在的生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型、改變耕作方式、改變施肥方式、改變灌溉方式等都會(huì)對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳造成顯著影響。通過(guò)比較黃土地區(qū)不同土地利用方式下的土壤無(wú)機(jī)碳分布差異發(fā)現(xiàn)，荒地的土壤無(wú)機(jī)碳分布高于草地和林地，林地的無(wú)機(jī)碳分布最少[22]。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法建模過(guò)程

2.1 高光譜數(shù)據(jù)來(lái)源 采集土樣研磨過(guò)篩后使用波長(zhǎng)在350～2500nm的FieldSpec Pro FR型光譜儀測(cè)量土樣，獲得高分辨率且連續(xù)的地物光譜曲線，將曲線進(jìn)行處理即可得到高光譜數(shù)據(jù)。

2.2 高光譜數(shù)據(jù)特征選擇 特征選擇是為了解決數(shù)據(jù)間存在的相關(guān)性和冗余性而對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選取以滿足給定特征標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)程[23]。高光譜數(shù)據(jù)因其維度大增加了建模過(guò)程的工作量并減緩了模型的運(yùn)行時(shí)間，不利于研究人員開(kāi)展后續(xù)研究工作。在領(lǐng)略了機(jī)器學(xué)習(xí)方法處理高維數(shù)據(jù)的快速便捷后，諸多研究人員開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)、遺傳算法和連續(xù)投影算法等進(jìn)行土壤理化性質(zhì)高光譜數(shù)據(jù)的特征選取工作[24，25]。為了實(shí)現(xiàn)算法結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化，支持向量機(jī)方法通過(guò)核函數(shù)將非線性可分樣本數(shù)據(jù)映射到高維線性可分空間，使用優(yōu)化法求解超平面，獲取決策函數(shù)的參數(shù)。遺傳算法是一種隨機(jī)搜索算法，依賴(lài)于生物進(jìn)化機(jī)制，通過(guò)比較、選擇、交換等操作來(lái)進(jìn)行多次迭代，即可在保留目標(biāo)函數(shù)值較優(yōu)的變量前提下，剔除其中較差的變量，獲得該算法的最優(yōu)參數(shù)[26]。連續(xù)投影算法（SPA）將變量投影操作用于數(shù)據(jù)矩陣，可在大量高光譜數(shù)據(jù)中提取小部分變量數(shù)據(jù)的過(guò)程中，有效提取關(guān)鍵光譜信息的同時(shí)概括大部分的光譜信息[25]。

2.3 模型構(gòu)建 在構(gòu)建高光譜數(shù)據(jù)反演模型時(shí)，模型因變量是選取土壤無(wú)機(jī)碳含量，自變量是不同波段的高光譜數(shù)據(jù)。建模結(jié)果可用于模型評(píng)價(jià)，參考模型評(píng)價(jià)來(lái)選取最優(yōu)反演建模方法。土壤理化性質(zhì)高光譜數(shù)據(jù)建模主要以機(jī)器學(xué)習(xí)方法為主[27-29]。機(jī)器學(xué)習(xí)中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)構(gòu)和大小取決于土壤光譜數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度，它將高光譜數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入層，土壤無(wú)機(jī)碳含量作為輸出層，在隱含層中進(jìn)行訓(xùn)練，可實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳高光譜數(shù)據(jù)的反演建模。使用隨機(jī)森林算法在解決回歸問(wèn)題建立反演模型時(shí)，遵循算法中每一棵決策樹(shù)之間不存在關(guān)聯(lián)性并且模型的最終輸出取決于算法中所有決策樹(shù)的共同制訂的原則。支持向量機(jī)是一種受監(jiān)督的模式識(shí)別模型，能夠較好地解決在研究土壤無(wú)機(jī)碳高光譜數(shù)據(jù)反演模型中出現(xiàn)的非線性、小樣本等問(wèn)題。

2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立反演模型流程 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程等同于非線性映射，算法結(jié)果實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多層反饋模型用來(lái)學(xué)習(xí)有用知識(shí)，再對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練，熟悉訓(xùn)練集的模式后，按照已經(jīng)學(xué)習(xí)得出的模式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)為了提高模型精度需適時(shí)調(diào)整算法參數(shù)[30]。算法流程如下：（1）輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，調(diào)整參數(shù)設(shè)置，如交叉驗(yàn)證次數(shù)、初始權(quán)值閾值、激活函數(shù)等，即可構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu);（2）對(duì)網(wǎng)絡(luò)初始化，確定參數(shù)設(shè)置;（3）確定模型隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)和計(jì)算輸出（見(jiàn)公式1、2）;（4）計(jì)算輸出層的輸出;（5）誤差計(jì)算;（6）更新權(quán)值后更新閾值;（7）確定算法迭代是否結(jié)束或者預(yù)測(cè)的目標(biāo)精度是否已經(jīng)達(dá)到預(yù)測(cè)目標(biāo)精度，若算法尚未結(jié)束迭代過(guò)程，則需要到算法流程的第二步繼續(xù)進(jìn)行算法訓(xùn)練;（8）待訓(xùn)練完成，將測(cè)試集數(shù)據(jù)放入已經(jīng)調(diào)試好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測(cè)或反演，可得到最終的預(yù)測(cè)或反演結(jié)果。

2.3.2 隨機(jī)森林算法建立反演模型流程 隨機(jī)森林算法是為了解決決策樹(shù)算法所存在的過(guò)擬合或無(wú)法保證取得全局最優(yōu)的問(wèn)題而加以改進(jìn)的算法。它立足于重采樣方法來(lái)抽取樣本并對(duì)這些樣本進(jìn)行決策樹(shù)建模，再組合多棵決策樹(shù)以期實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)并構(gòu)建反演模型[31]。算法流程如下：（1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集需要進(jìn)行有放回抽樣，即可獲得M個(gè)樣本子集;（2）對(duì)樣本子集進(jìn)行特征子集選取;（3）根據(jù)數(shù)據(jù)樣本子集和獲得的特征子集訓(xùn)練單棵決策樹(shù);（4）組合已經(jīng)訓(xùn)練完畢的決策樹(shù)，用投票的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.3.3 支持向量機(jī)算法建立反演模型流程 支持向量機(jī)算法可以在建立高光譜反演模型時(shí)實(shí)現(xiàn)非線性回歸。借助映射將非線性的原函數(shù)轉(zhuǎn)化成線性可分的高維特征空間中的樣本函數(shù)，在降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)有效提升算法的魯棒性[32]。算法流程如下：（1）高維空間中尋找超平面用作決策邊界，使所有數(shù)據(jù)滿足到達(dá)該平面距離最近的要求;（2）計(jì)算預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的差值，并與設(shè)置好的預(yù)測(cè)誤差作比較，當(dāng)差值小于預(yù)測(cè)誤差時(shí)可不計(jì)算損失，當(dāng)不滿足該條件時(shí)需要引入松弛變量和拉格朗日函數(shù)求解該問(wèn)題，即可獲得反演結(jié)果。

3 機(jī)器學(xué)習(xí)在土壤無(wú)機(jī)碳反演建模中的應(yīng)用

隨著人工智能的蓬勃發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高效應(yīng)用，研究人員發(fā)現(xiàn)使用率極高的線性建模方法中偏最小二乘法并不能獲得較好的土壤理化性質(zhì)反演建模精度，因此逐漸轉(zhuǎn)向了運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行土壤理化性質(zhì)的反演建模。史楊[33]發(fā)現(xiàn)非線性建模方法可以對(duì)土壤成分進(jìn)行建模精度更高的預(yù)測(cè)研究。Patrick Filippi等[34]通過(guò)隨機(jī)森林模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)新南威爾士州西南部拉克蘭河河谷下游的半干旱灌溉棉花種植區(qū)0.3～0.5m土壤無(wú)機(jī)碳含量建模，可以用來(lái)預(yù)測(cè)整個(gè)研究區(qū)域的0.3～0.5m地下土層土壤無(wú)機(jī)碳的存在。Kandrika Sreenivas等[35]使用隨機(jī)森林模型構(gòu)建印度無(wú)機(jī)碳密度的估測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)分布對(duì)隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)結(jié)果沒(méi)有顯著影響。L. Wang等[36]采用統(tǒng)計(jì)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相組合的增強(qiáng)回歸樹(shù)對(duì)土壤受到雨水侵蝕后沉積物中的無(wú)機(jī)碳含量實(shí)現(xiàn)優(yōu)化預(yù)測(cè)。由此可知，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳反演建模精度更高，適用范圍更廣。高光譜遙感技術(shù)在土壤理化性質(zhì)定量反演中的不斷拓展也加快了機(jī)器學(xué)習(xí)在高光譜遙感技術(shù)中的進(jìn)步。

4 小結(jié)

及時(shí)了解干旱、半干旱地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤無(wú)機(jī)碳的動(dòng)態(tài)變化對(duì)于了解全球碳循環(huán)極其重要，可為今后精確估算某一研究區(qū)域碳儲(chǔ)量提供可靠依據(jù)，快速高效實(shí)現(xiàn)土壤無(wú)機(jī)碳的反演建?？梢詾橥寥罒o(wú)機(jī)碳在全球碳循環(huán)中的研究提供理論依據(jù)?？萍嫉呐畈l(fā)展推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的進(jìn)步，研究人員應(yīng)根據(jù)研究?jī)?nèi)容因地制宜對(duì)現(xiàn)有學(xué)習(xí)方法進(jìn)行諸多模型耦合，有效提升反演模型精度，并實(shí)現(xiàn)具備創(chuàng)新性的模型耦合。相比于傳統(tǒng)的線性建模方法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)土壤無(wú)機(jī)碳反演建模精度更高，適用范圍更廣，更有利于實(shí)現(xiàn)土壤理化性質(zhì)的定量反演。

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（責(zé)編：徐世紅）