[发明专利]基于可见近红外光谱与多目标融合的土壤快速分类方法

说明书

本发明公开了一种基于可见近红外光谱与多目标融合的土壤快速分类方法。首先利用可见近红外光谱仪快速获取土壤剖面不同发生层风干研磨土样的光谱数据，进行平滑去噪后，并将数据集划分为建模集和独立验证集。其次对土壤剖面的土壤系统分类结果及建模集中土壤剖面光谱之间的相关性建立基于径向基核函数的二分类支持向量机模型。然后通过二分类支持向量机模型预测独立验证集，从二分类支持向量机模型中提取每个发生层中所有土壤类型二分类组合的得票数，并加总同一剖面中所有发生层的得票数。最终加总得票最高的土壤类型即为土壤剖面的预测土壤类型。本发明能够快速准确地预测剖面的土壤类型，为大尺度高精度土壤测绘、土地资源调查提供了新思路。

技术领域

本发明涉及一种土壤快速分类方法，尤其是涉及一种可见近红外光谱与多目标融合的土壤分类方法。

技术背景

准确了解土壤资源空间分布对于土壤可持续发展和管理具有十分重要的意义。对于农场主和决策者而言，土壤类型分布的科学认知有助于包括土壤资源的精准管理(比如耕作计划制定和水渠设计)。传统的土壤调查主要包括了实地勘测，实验室分析，专家知识以及后续的分类和制图等环节，因此常常费时费力。随着精准农业的持续发展，精细化的土壤类型图在土壤资源决策中的需求日益提升，传统的土壤调查已经无法满足这一要求，因此我们需要寻求一种更高效经济的技术来解决这个问题。

新近发展的近地传感技术如可见近红外光谱技术在自动化制图方面存在着巨大的潜力。目前国际上一致认为可见近红外光谱技术能够以较低的经济成本对土壤属性进行快速、精准和无损的测量(Stenberg等，2010.Stenberg,B.,Viscarra Rossel,R.A.,Mouazen,A.M.&Wetterlind,J.Visible and near infrared spectroscopy in soilscience.Advances in Agronomy，2010，107：163—215.)。此外，可见近红外光谱技术还具有同时估测多种土壤物理化学属性的优点。

土壤属性能够被土壤可见近红外光谱的机理在于土壤组成部分在其响应波段会有特征吸收峰，目前可见近红外光谱技术已经被广泛用于包括土壤有机碳、颜色，质地和pH等多种土壤属性的预测。

如何融合土壤剖面的光谱信息进行土壤分类具有很大的挑战性。目前的研究往往通过某一深度的土壤(如0-20cm)光谱来建立土壤类型的分类模型，这个方法从机理上存在着缺陷，因为土壤分类系统是基于土壤剖面中多个深度的土壤理化属性来判别土壤类型的。为了弥补上述不足，Viscarra Rossel和Webster(2011)(Viscarra Rossel,R.A.,&Webster,R.2011.Discrimination of Australian soil horizons and classes fromtheir visible–near infrared spectra.European Journal of Soil Science,62:637—647.)通过平均表层土壤发生层和底层土壤发生层的光谱数据成功将土壤光谱技术用于澳洲土壤类型的分类。Vasques等(2014)(Vasques,G.M.,Demattê,J.A.M.,Rossel,R.A.V.,Ramírez-López,L.,&Terra,F.S.2014.Soil classification using visible/near-infrared diffuse reflectance spectra from multiple depths.Geoderma,223:73—78.)则将三个固定土壤深度(0-20cm，40-60cm和80-100cm)的光谱进行拼接组合成一个新的光谱，然后通过分类模型较好地预测了巴西的土壤类型。上述两个研究的不足在于：1)平均土壤表层和底层的光谱数据会削弱土壤光谱的特征，忽略了不同层次的光谱分类信息，从而导致分类精度降低；2)合并固定土壤深度光谱的方法忽视了土壤分类系统中所用的诊断层来自于土壤发生层这个重要前提，从而降低了土壤分类的科学性。因此将土壤发生层结合可见近红外光谱技术是快速准确土壤分类的一个新方向。