[发明专利]基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法

说明书

基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法，本发明涉及一种基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法，本发明的目的是为了现有含盐量测定方法复杂以及测量结果不准确的问题，本发明首先基于卷积神经网络算法针对地表图像充分的提取其颜色、纹理、亮度等二维信息，最后通过支持向量机回归方法建立图像特征与含盐量的关系模型。该算法识别复杂度低，速度快，稳定性好，实现了简单、精确、高效的盐渍土盐分估算方法。本发明应用于遥感与农业等领域。

技术领域

本发明涉及一种基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法。

背景技术

盐渍土是在各种自然环境因素和人为活动因素综合作用下形成的一系列受盐、碱作用的土壤统称。由于土壤中含有大量可溶盐类，从而抑制了作物在土壤中的正常生长。盐渍土按照盐碱化程度可分为轻度盐碱土(土壤含盐量0.1～0.2％)、中度盐碱土(土壤含盐量0.2～0.4％)和重度盐碱土(土壤含盐量0.4～0.6％)。从表面状态来看，轻度与中度盐碱土表面可以生长植被，而重度盐碱土表面为裸土，没有植被生长。

由于气候干旱及不合理的人类活动影响，土壤盐渍化和次生盐渍化日趋严重，全球大约有9.32亿hm²的土壤受到盐渍化的威胁。而次生盐渍化的面积大约为7700万hm²，其中58％发生在灌溉农业区，接近20％的灌溉土壤受到盐渍化的威胁，而且这个比例还在增加。土壤盐渍化对社会经济、自然环境和生态系统带来的破坏越来越受到关注。

传统盐渍土的含盐量测量采用野外定点采样、实验室内分析测试的方式，不仅费时、费力，而且破坏性强，测点少。目前国内外用于土壤含盐量测量较为成熟的仪器有EM-38大地电导仪和Veris系列设备。EM-38是电导率非接触在线测量最具代表性的仪器，它通过测量原生磁场和诱导出的次生磁场的相对关系来快速获取土壤电导率，建立土壤电导率与土壤盐渍化程度之间的定量关系实现对土壤盐分含量的在线快速测量，被广泛的用于土壤质地的测量、土壤盐分含量及分布的调查等领域。然而，在实际应用中，由于EM38仪器敏感度较高，其测量结果往往容易受到土壤水分、质地、空气温度、土壤温度等土壤物理特性及外界测量环境的影响。此外，EM38反映的是土壤剖面内一定深度的土壤总体含盐量状况，而对于主要影响植被生长的0-20cm土壤表层的含盐量测量的敏感性较差。Veris系列土壤盐分测定系统是基于电磁感应原理开发的，为田间接触式设备，配备相应动力牵引，可以实测田间土壤表观电导率、pH值等盐渍化参数，可以直观反映土壤盐渍化的空间分布情况。然而，对于接触式测量的Veris系列仪器，当被测地表起伏较大时，会造成接触点无法完全碰触到地面，导致测量结果不准确。

同时，也有一些人致力于盐渍土的分类算法研究。常用的分类算法是基于图像的纹理特征或颜色特征。多年来，除了通过图像统计模式、结构模式、光谱性质反映图像纹理的局部特征。基于信号处理的傅立叶变换、小波变换、Gabor变换等多种纹理特征提取算法被广泛应用到图像分析中。但是由于纹理微观异构的复杂性，纹理研究依然是图像识别领域的热点难点。以上这些自然图像的识别分类多是通过转为灰度图像提取纹理信息进行，忽略了图像自身的颜色信息，而在某些情况下，颜色会明显增加判别信息。

发明内容

本发明的目的是为了现有含盐量测定方法复杂以及测量结果不准确的问题，提供了基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法。

本发明基于地表图像的盐渍土含盐量估算方法包括以下步骤：

步骤一、拍摄地表图像，采集土样，测试拍摄地表图像的土样的含盐量数据：将地表图像剪裁为统一像素的图像，并与含盐量数据一一对应，建立地表图像和含盐量的数据库，得到训练数据数据库；

步骤二、根据训练数据数据库，基于CNN建立地表图像的特征提取算法,建立模型；

步骤三、设损失函数为所有图像训练误差的绝对值之和；

步骤四、将步骤二得到地表图像的特征与步骤一测定的含盐量代入步骤二的模型中训练，计算训练误差，直至训练误差稳定；