邱 壑, 陳瀚閱,2, 邢世和,2, 張黎明,2, 董新宇

(1.福建農林大學資源與環(huán)境學院；2.土壤健康與調控福建省高校重點實驗室，福建 福州 350002)

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基于Hyperion數據的耕地土壤有機質含量遙感反演

邱 壑1, 陳瀚閱1,2, 邢世和1,2, 張黎明1,2, 董新宇1

(1.福建農林大學資源與環(huán)境學院；2.土壤健康與調控福建省高校重點實驗室，福建 福州 350002)

為了探究耕地土壤有機質含量與衛(wèi)星影像光譜間的關系，確定土壤有機質的光譜特征，構建土壤有機質含量反演模型.利用Hyperion高光譜衛(wèi)星影像和福建省三明市80個土壤調查樣點分析數據，對土壤有機質與光譜指數相關性進行了分析；在提取特征光譜指數的基礎上，分別基于敏感波段和特征指數建立線性模型和多元逐步回歸模型.結果表明：土壤有機質含量在Hyperion高光譜782.95～813.48 nm波段具有良好的響應能力；反射率的一階導數所建立的模型擬合效果最優(yōu)，其R2為0.777，RMSE為5.31，驗證模型有機質實測值與預測值的R2為0.809，表明它能夠用于區(qū)域有機質含量的快速測定.

Hyperion高光譜; 土壤有機質; 預測模型

土壤有機質是土壤的重要組成部分[1]，但傳統(tǒng)測定方法較為繁瑣，且使用的化學試劑如處理不當會對環(huán)境和人體產生不利影響.衛(wèi)星影像具有像幅面積大、時相性強、信息資料處理便捷、成本低等特點，為區(qū)域土壤有機質快速監(jiān)測提供了更為有效的技術途徑.彭杰等[2]于室內研究發(fā)現(xiàn)，去除有機質后，570～630 nm處的土壤反射率能得到提高.張娟娟等[3]測定潮土和水稻土的土壤樣品，發(fā)現(xiàn)2種土壤有機質相同的敏感波段為800、1 398和546 nm.史舟等[4]對我國十多個省市區(qū)域收集的1 581個土壤樣本進行研究，判定在820 nm波段附近存在C-H吸收帶，在2 300 nm附近存在一個與有機質相關的C-H特征峰.衛(wèi)星影像會受到地物覆蓋和傳感器的影響，精度較低.盧鵬等[5]采用掩膜技術降低水體和植被對Hyperion高光譜反演模型的干擾，并提出不同季節(jié)、區(qū)域溫度、降水和蒸發(fā)對模型的準確度都會造成一定影響.Peon et al[6]對比Hyperion、Lansat5、TM、AHS、MODIS、CASI這6個傳感器在估測西班牙野火頻發(fā)區(qū)土壤有機質的能力強弱，結果顯示有效估測土壤有機質傳感器的頻帶位置可能比光譜分辨率更重要，有機質預測最顯著的區(qū)域是在可見光和短波紅外區(qū)域，其次為2 000～2 400 nm區(qū)域.Gomez et al[7]分析澳大利亞西北部表層土壤有機碳與Hyperion光譜之間的關系，發(fā)現(xiàn)混合像元以及光譜的空間分辨率會影響模型預測結果，而土壤有機質含量范圍以及樣品的數量對模型精度的影響較小.Yi et al[8]將地形參數、土壤圖和輔助模型應用到Spot5、Landsat8遙感圖像的有機質反演模型，比單純使用遙感數據得到的結果更精確.植物可利用水是土壤有機質預測的一個非常重要的校準變量，歸一化植被指數反映了作物生長的特性，并給出了土壤性質的信息.土壤有機質估算模型主要是以室內測定土壤光譜為主，以衛(wèi)星影像為輔，且室內測定的精度遠大于衛(wèi)星影像；但高光譜衛(wèi)星影像有覆蓋范圍大、多時相等優(yōu)勢，如果能將其與土壤普查數據結合，采用有效的手段剔除復雜像元的干擾，構建反演模型，對于區(qū)域土壤有機質含量變化的實時監(jiān)控具有重要的意義.

鑒于此，本文基于Hyperion高光譜遙感影像以及2008年福建省土壤調查樣點數據，分析衛(wèi)星影像相應區(qū)域耕地土壤有機質含量與不同光譜指數之間的相關性，并在選取特征光譜指數的基礎上，通過分別構建線性回歸模型和多元逐步回歸模型進行驗證對比，為實現(xiàn)區(qū)域耕地土壤有機質含量的遙感快速估測提供依據.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

三明市屬中亞熱帶季風氣候，耕地總面積為19.47萬 hm2，占土地總面積的8.48%;土壤類型以紅壤、黃壤、水稻土為主，境內森林覆蓋率76.8%[9].研究區(qū)為Hyperion高光譜遙感影像覆蓋區(qū)域，幅寬長7.7 km，寬42 km，位于福建省三明市中部.

采用福建省三明市沙縣的一景Hyperion高光譜遙感數據，成像時間為2012年5月22日14:17.影像范圍：25°38′44.05″—26°39′24.43″N，117°20′22.09″—117°38′58.85″E，傳感器以推掃方式獲取可見光近紅外(356～1 085 nm)和短波紅外(852～2 577 nm)光譜數據，平均采樣間隔為10 nm的連續(xù)波譜數據，共242個波段，文件類型為L1R級，輻射分辨率16 bit，空間分辨率30 m[10].

光譜預處理采用ENVI 5.1去除未標定和受水汽影響的波段；對于其余174個波段(426.82～884.7 nm，996.63～1 346.25 nm，1 457.23～1 800.29 nm，1 961.66～2 375.3 nm)基于Hyperion_Workshop模塊進行壞線修復、去條紋、去smile效應等預處理工作[11]；最后利用ENVI/FLAASH進行大氣校正，并以較精準的TM影像對Hyperion影像進行幾何校正(精度在半個像元之內).

1.3 土壤數據預處理

收集的2008年土壤調查樣點分析數據來自農業(yè)部測土配方施肥項目樣點分析資料.調查樣點為0～20 cm的耕層土壤，有機質含量的測定采用重鉻酸鉀容量法(外加熱法)[12].

圖1 三明市供試樣點分布圖Fig.1 Distribution of sampling points across Sanming City

對調查樣點數據進行下列處理：(1)借助ArcGIS 10.1軟件，校準土壤調查樣點數據的投影坐標系，使其與幾何校正后的遙感影像一致[13]；(2)提取Hyperion高光譜數據覆蓋范圍下的2008年土壤調查樣點分析數據，篩選一個像元內2個及2個以上的樣點，取平均值作為唯一值，共計1 006個供試樣點；(3)借助ENVI 5.1軟件，以1 006個供試樣點的經緯度作為ROI提取Hyperion影像對應的1 006個像元的光譜數據，與土壤屬性配對.遙感影像范圍內三明市供試樣點的空間位置見圖1.

魏晉南朝時期，隨著士人階層玄學的盛行，禮法的松動，女性亦表現(xiàn)出“林下之風”。謝道韞公然向謝安表示對夫婿王凝之的不滿，這是對男權的挑戰(zhàn)，而其在孫恩之亂中抽刃出門，手殺數人，則是對常規(guī)女性狀態(tài)的超逸。又如劉宋時期的韓蘭英，曾向孝武帝獻賦，被封為博士，又因其年長并且博學多聞，所以常被稱為“韓公”。“公”在古代當為對男性尊稱的專用詞，此處“韓公”之稱，是對其學識的褒揚與對其地位的尊崇，這在另一方面又顯現(xiàn)出通過模糊其女性性別來達到推重的目的。

遙感影像空間分辨率限制以及地物復雜性[14]導致部分像元光譜僅反映混合像元的光譜特征，而非純土壤像元光譜特征.為了得到土壤本身的光譜特征，本研究采用SVM聚類疊加法篩選均一的土壤像元[15]，得到的純土壤像元面積為影像總面積的7.55%，將供試樣點加載到分類結果上進行提取，最終得到80個土壤像元上的土壤樣點.供試耕地土壤樣點的有機質信息見表1.影像局部區(qū)域SVM聚類結果見圖2.

表1 供試耕地土壤樣點有機質含量

圖2 局部區(qū)域SVM聚類效果

1.4 光譜變換與特征光譜的篩選

為比較不同變換形式光譜指數對土壤有機質的響應能力[17]，利用spss 22.0[18]軟件，對全波段各類光譜指數與有機質含量的相關性進行分析，并提取土壤的特征光譜波段用于土壤有機質建模.

1.5 估測模型的建立與驗證

利用80個建模樣本，在對光譜的原始反射率、反射率的一階導數、比值土壤指數和歸一化土壤指數特征光譜篩選的基礎上，分別對各指數的敏感波段建立線性回歸模型；以篩選出的較好相關系數的波段或波段組合作為變量導入spss 22.0，設定變量誤差表征級別95%作為選入和剔除變量的依據[19]，依次構建基于不同變量集合的多元逐步回歸模型.并選擇決定系數R2和均方根誤差RMSE 2個指標對單一變量模型與多元逐步回歸模型精度進行對比驗證.

對比基于最佳光譜指數構建的單一變量模型與多元逐步回歸模型，選出較為理想的模型,以分析Hyperion高光譜數據應用于土壤有機質含量估測的特點.

2 結果與分析

2.1 土壤有機質與光譜指數的敏感性分析

光譜原始反射率與供試土壤樣點有機質含量的相關性分析(圖3)結果表明：原始反射率在436.99～528.57 nm與樣點有機質含量有極顯著正相關，在2 012.15～2 203.83 nm有極顯著負相關.

光譜反射率的一階導數與供試土壤樣點有機質含量的相關性分析見圖4.結果表明：反射率的一階導數在762.6～803.3 nm處與土壤有機質含量的相關性最大，相關系數絕對值為0.703，在1 033.49、1 094.09、1 245.36、1 749.79 nm處相關系數也達到極顯著水平.

圖3 原始反射率與土壤有機質含量的相關系數

圖4 反射率的一階導數與土壤有機質含量的相關系數

光譜歸一化土壤指數與供試土壤樣點有機質含量的相關性分析見圖5.結果表明：歸一化土壤指數在近紅外波段772.78～833.83 nm、1 037.33～1 104.19 nm、1 759.89～1 780.09 nm和2 244.22～2 254.22 nm附近構建的指數與土壤有機質含量有較強的相關性，相關系數絕對值在782.95 nm處達到最大值(0.703).

比值指數與供試土壤樣點有機質含量在762.6～823.65 nm、1 027.16 nm、1 104.19 nm、1 487.53 nm處構建的指數與土壤有機質有較強的相關性，如圖6所示，相關系數絕對值在813.48 nm處達到最大(0.744).

圖5 歸一化土壤指數與土壤有機質含量的相關系數

圖6 比值指數與土壤有機質含量的相關系數

2.2 基于敏感波段的土壤有機質線性回歸模型

基于上述光譜原始反射率、反射率一階導數、比值土壤指數及歸一化土壤指數與土壤有機質含量的敏感性分析，選擇較優(yōu)的敏感波段；以波段或波段組合作為自變量，以土壤有機質含量作為因變量，構建線性回歸模型.

對敏感波段的土壤有機質線性回歸模型的對應波長、模型公式以及評價指標(表2)進行分析，結果表明：模型精度從高到低排列順序為比值土壤指數>歸一化土壤指數>反射率的一階導數>原始反射率.原始反射率預測土壤有機質最佳光譜參數處于457.34 nm，預測模型為y=8.042+0.033x，決定系數與均方根誤差分別為0.17和11.14.反射率一階導數預測土壤有機質最佳參數處于803.3 nm，預測模型為y=34.61-3.536x，決定系數與均方根誤差分別為0.494和8.69.歸一化土壤指數預測土壤有機質最佳參數由782.95 nm與(813.48 nm 2個波長組成，預測模型為y=39.905-677.655x，決定系數與均方根誤差分別為0.549和8.21.利用比值土壤指數預測土壤有機質的最佳參數由793.13 nm與813.48 nm 2個波長組成，預測模型為y=438.57-399.131x，決定系數與均方根誤差分別為0.554和8.16.

表2 基于敏感波段的土壤有機質線性回歸模型

由此可見，782.95～813.48 nm波長范圍內的3種光譜指數對土壤有機質均有響應，說明在782.95～813.48 nm波長的光譜響應值與土壤有機質含量變化有較強的敏感性；而又以經過比值處理后的結果精度最高；2 153.34 nm與2 254.22 nm波長構建的比值土壤指數與歸一化土壤指數對土壤有機質含量也有較強的響應能力，說明土壤有機質含量的變化能夠影響這個波長的響應值.

2.3 基于特征指數的土壤有機質多元逐步回歸模型

以光譜原始反射率、反射率的一階導數、比值土壤指數、歸一化土壤指數分別作為多元逐步回歸分析的自變量導入spss 22.0，設定變量誤差表征級別95%作為選入和剔除變量的依據[20]；以土壤有機質含量作為因變量，構建逐步回歸模型.

對各指數的土壤有機質多元逐步回歸模型公式以及評價指標(表3)進行分析，結果表明：基于多元逐步回歸方程的模型精度從高到低排列順序為反射率的一階導數>歸一化土壤指數>比值土壤指數>原始反射率.原始反射率預測土壤有機質最優(yōu)模型的決定系數與均方根誤差分別為0.4和9.36.比值土壤指數預測土壤有機質最優(yōu)模型的決定系數與均方根誤差分別為0.647和7.03.歸一化土壤指數預測土壤有機質最優(yōu)模型的決定系數與均方根誤差分別為0.741和5.98.反射率一階導數預測土壤有機質最優(yōu)模型的決定系數與均方根誤差分別為0.777和5.31.

對歸一化土壤指數所構建的多元逐步回歸模型的有機質實測值與預測值進行比較(圖7)；對反射率的一階導數構建的多元逐步回歸模型的有機質實測值與預測值進行比較(圖8).結果顯示，利用歸一化土壤指數進行土壤有機質含量的反演，其驗證指標：R2=0.756，RMSE=5.98；利用反射率的一階導數進行土壤有機質含量的反演，其驗證指標：R2=0.809，RMSE=5.31.相比之下，利用反射率的一階導數進行預測得到較高的R2和較低的RMSE值.歸一化模型與一階導數模型均存在斜率偏低的問題，在土壤有機質含量低于30 g·kg-1時，預測結果比實際值高；歸一化模型在有機質含量高于30 g·kg-1時，預測結果比實際值低；一階導數模型在有機質含量高于30 g·kg-1時預測結果與實際值較為接近.結果表明，利用反射率的一階導數構建的逐步回歸模型的預測效果最好.

3 小結與討論

本文基于Hyperion高光譜數據，結合土壤普查數據，對不同光譜指數用于土壤有機質的反演模型進行對比分析，結果表明Hyperion高光譜782.95～813.48 nm波長可作為監(jiān)測土壤有機質含量變化的敏感波段；基于各指數構建的多元逐步回歸模型的精度大于基于敏感波長的線性回歸模型，其中以反射率的一階導數構建的逐步回歸模型精度最高(R2=0.809, RMSE=5.31).

表3 基于各指數的土壤有機質多元逐步回歸模型

圖7 歸一化模型土壤有機質含量預測值與實測值的比較Fig.7 Comparison between predicted soil organic matter content based on normalization model and measur

圖8 反射率的一階導數模型土壤有機質含量預測值與實測值的比較Fig.8 Comparison between predicted soil organic matter content based on the first derivative model and measured value

本研究區(qū)的土壤類型為紅壤、黃壤和水稻土.張娟娟等[3]選擇水稻土的敏感波段為802、1 409、870和795 nm，而潮土選取的波段為568和839 nm；盧艷麗等[20]發(fā)現(xiàn)545～830 nm波段與黑土的有機質含量呈顯著負相關，與481～598 nm的一階導數光譜呈極顯著負相關；彭杰等[2]研究表明去除有機質后，570～630 nm波長土壤反射率提高.本研究結果與張娟娟對水稻土的敏感性研究結果基本一致，而與后者研究的敏感波長不同.其原因可能是研究區(qū)內土壤類型大多數為紅壤、黃壤，其含有大量赤鐵礦，因此在762.60～833.83 nm處的有機質響應很可能受礦物影響[21].福建省土壤形成是一個脫硅富鐵鋁化的過程，且研究區(qū)內土壤有機質整體水平較低，土壤像元整體呈現(xiàn)亮黃色和暗黃色，土壤呈現(xiàn)的顏色受土壤發(fā)色團和有機質本身顏色的影響較弱，因此在436.99～528.57 nm處有機質響應可能是由于土壤中鐵離子引起的光譜變化[22-23]，在1 759.89～1 780.09 nm處有機質響應可能是由于氧化鋁影響的光譜變化引起的[24-25]，能反映出土壤有機質含量的水平.在近紅外波段，由于受到NH、CH和CO等基團的分子振動的倍頻與合頻吸收影響[4]，不同土壤類型在這一波長范圍內均有顯著相關性，因而與其他學者的研究結果大致相同.在紅外波長內由毛管水引起的水分吸收帶也與土壤有機質含量預測模型的精度有密切關系[6]；在2 254.22 nm附近發(fā)現(xiàn)一個與有機質相關的C-H特征峰，也有助于土壤有機質預測模型的建立.

雖然受高光譜遙感影像像幅及大氣條件的限制，本研究采用的高光譜影像與土壤調查樣點的時相不一致，但考慮到研究區(qū)內豐富的調查樣點，土壤有機質在土地利用類型變化較小的條件下波動幅度較弱[26-29]，以及利用光譜遙感影像的區(qū)域土壤有機質含量測定的便捷性，采用SVM聚類的前處理方法篩選區(qū)域內的土壤像元，以減少植被、大氣、混合像元以及時相對敏感波段的噪音干擾.在此次研究中得到精度較高的遙感反演模型，表明利用高光譜遙感影像與土壤調查樣點數據定量反演區(qū)域有機質含量的方法是可行的.

本研究缺乏有效的技術手段探究植被覆蓋區(qū)域有機質含量的光譜響應特征.通過揭示土壤有機質與植被的特征指數的變化規(guī)律，有待于進一步提高基于高光譜衛(wèi)星影像估測土壤有機質含量中植被覆蓋區(qū)域的預精度，實現(xiàn)全區(qū)域模型的構建.

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(責任編輯:葉濟蓉)

Soil organic matter estimation models based on Hyperion data

QIU He1, CHEN Hanyue1,2, XING Shihe1,2, ZHANG Liming1,2, DONG Xinyu1

(1.College of Resource and Environment, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou， Fujian 350002, China;2.University Key Lab of Soil Ecosystem Health and Regulation in Fujian, Fuzhou， Fujian 350002, China)

In order to explore the relation between arable soil organic matter content and satellite image spectrum, correlation analysis was conducted upon soil data from 80 sampling points in Sanming City and Hyperion hyperspectral satellite images. Then characteristic soil index and sensitive wavelength were subject to linear regression and stepwise multiple regression analyses. The results showed that soil organic matter content was highly response to Hyperion hyperspectral bands at wavelength of 782.95-813.48 nm. Fitting model based on the first derivative of reflectivity was optimal, withR2being 0.777 and RMSE being 5.31. WithR2between the measured and predicted value of soil organic matter being 0.809, satellite image spectrum is confirmed to be an reliable indicator of soil organic content.

Hyperion hyperspectra; soil organic matter; estimation model

2016-11-07

2017-05-06

國家自然科學基金資助項目(41401399).

邱壑(1992-)，男，碩士研究生.研究方向：土壤遙感.Email:423857065@qq.com.通訊作者邢世和(1962-)，男，教授，博士生導師.研究方向：土壤環(huán)境生態(tài)與碳氮循環(huán).Email：fafuxsh@126.com.

S127

A

1671-5470(2017)04-0460-08

10.13323/j.cnki.j.fafu(nat.sci.).2017.04.017