[发明专利]一种盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法

说明书

一种盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法，包括获得光谱数据并对光谱数据进行处理；选取特征波段；以及建立预测模型并估计土壤盐分含量。本发明提供的盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法是集成STD‑SPA‑ANN的一种土壤盐化含量预测模型，主要是将光谱曲线进行标准化变换(STD),然后利用连续投影算法(SPA)进行特征波段的选取，最后将选取的特征波段应用到人工神经网络(ANN)中进行盐分含量的预测。通过本发明的方法解决了将全波段应用到模型或运用相关分析时主观性强、运算量大、计算速度慢、模型不稳定的问题。

技术领域

本发明涉及高光谱计算方法，尤其涉及一种盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法。

背景技术

盐碱地主要是指土壤盐分含量高，并且难以生长植被尤其是农作物的土壤。土壤盐渍化造成的土壤板结、肥力下降、酸碱失衡、土地退化等后果严重制约农业和可持续发展，更严重的还会破坏环境和生态系统，造成生态失衡。近年来，盐碱地已经成为了影响资源、环境和生态的全球性问题，同时也是制约社会经济可持续发展的因素之一。尤其是在干旱半干旱地区，土壤盐渍化是其面临的重要的生态和环境问题之一。快速、大面积的监测识别土壤的盐碱化以及盐碱化程度是合理优化利用盐碱地的前提，同时也对该区域农业和生态资源的可持续利用具有重要意义。

传统意义上的土地盐碱化调查具有费时费力、调查结果不准确、不容易揭示土壤盐碱化时空动态分布等缺点。相比较于传统调查，遥感为土壤盐分监测提供了有效的技术手段，通过将野外实测光谱与土壤理化信息相结合，深入探索盐碱土光谱中的含盐量信息，可以快速、大面积的识别土壤盐分含量信息，判断土壤盐碱化程度。这对于有效控制土壤盐碱化、合理开发利用盐碱地资源保持生态系统可持续发展具有重要意义。

利用高光谱研究土壤盐渍化程度的研究，主要是以土壤电导率为指示因子，具体方法主要包括，利用全波段进行回归分析、通过相关分析寻找特征波段，并利用特征波段进行回归分析。J.Farifteh(2007)将实验室测量的光谱数据全波段应用到PLSR分析和ANN分析中，虽然获取了较为理想的结果，但是输入数据量大模型运算时间久且不稳定；AmalAllbed(2014)测量了三个站点的光谱数据并和对应的土壤电导率数据进行相关分析，其研究结果表明用相关分析选定的对土壤盐分敏感波长范围在三个站点是不同的，通过相关分析选择的敏感波段主观性强、且没有充分考虑波段之间的关系。

发明内容

针对现有的全波段应用到模型或运用相关分析时主观性强、运算量大、计算速度慢、模型不稳定的问题，本发明提供了一种盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法。

本发明提供的盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法，包括：步骤1：获得光谱数据并对光谱数据进行处理；步骤2：选取特征波段；步骤3：建立预测模型并估计土壤盐分含量。

优选的，在上述盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法中，在步骤1中，将获取的光谱数据进行去噪和插值处理，然后将波谱数据进行平滑处理。

优选的，在上述盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法中，在步骤1中，获取的光谱数据首先是利用仪器自带的软件进行去噪和插值处理，将原始的 1024个波段插值成为2175个波段，然后将波谱数据进行平滑处理，采用的是五点平滑法，其中样本矩阵X(N*p),N为样本数，p为波段数，k＝1,2,3,···,p，i为样本。

平滑的波谱曲线进行标准化处理：

其中，

优选的，在上述盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法中，在步骤2中，使用连续投影算法完成特征波段的选取。

优选的，在上述盐碱地土壤盐分含量的高光谱计算方法中，连续投影算法的具体方法为：