基于光谱成像技术的土壤剖面有机碳的分布估计研究

摘要

土壤作为一个动态的生态系统，支撑着所有微生物和陆地生物生命循环和维持人类的生存发展。对土壤的深入研究也就成为人类长期的必修课。其中土壤属性的研究对于土壤的不同发生层、土壤制图以及土壤的分类等方面都具有重要的意义。传统的土壤属性分析方法虽然精确度较高，但是存在着费时、费力等不足的地方。而土壤光谱分析技术优于传统分析技术的方面就在于无破坏、低成本、速度快同时还可以反演多种土壤属性等，光谱成像技术就是集合了光谱技术和成像技术来获得土壤的图谱信息，可以用来对较小空间尺度内的土壤属性的连续分布进行分析。该研究方法为土壤的深入分析和研究提供了新的手段和技术，有助于提高土壤分类识别能力和丰富土壤标本信息。
　　本文使用三轴向实验控制平台和HeadWall(VNIR400-1000nm和NIR1000-1700nm)成像光谱仪获得了土壤整段剖面样本和分层土样的不同层次、不同粒径的土壤样本（分为四种不同粒径和原状土壤）的高光谱图像数据。提取土壤样本的平均光谱且利用平均光谱数据和SOC的含量使用PLSR建立SOC估计模型，以此来分析土壤的反射光谱与土壤有机碳的相关性;然后将模型应用估计了整段剖面的SOC含量分布，分析了不同土壤类型关键属性的垂直分布模式。本文研究得出的主要结论如下:
　　1、土壤表面的粗糙度程度与反射光谱反射率值成负相关。土壤颜色的明度与光谱反射率成正相关关系。研究结果说明随着剖面层次深度的增加，土壤反射率的值也呈现出增长趋势，而对两类土壤样本进行研究表明，对于水稻土来说，其潜育层(G)的光谱反射曲线与其它层相差比较远;而对于本研究中的潮土区别于前一个类型的土壤在于耕作层(A)、雏形层(B1)和氧化还原层(B2)这三层的的光谱反射曲线的间距是较为均匀的分布。
　　2、采用PLSR建模方法建立了土壤分层土样不同粒径的有机碳含量的估计模型。经过实验得出土壤颗粒的粒径大小对估计模型的精度有一定的影响，其中对原状土样去除阴影后建立估计模型。对比不同粒径的PLSR有机碳估计模型，结果表明0.28-0.9mm粒径的样本建立的估计模型精度较高;利用有机碳含量的估计模型对土壤整段剖面上的有机碳含量分布进行分布估计，选择利用0.28-0.9mm土样有机碳含量估计模型获取整段剖面有机碳含量的分布。
　　3、土壤不同发生层次中有机碳的含量与反射光谱的值之间存在负相关性，土壤的光谱反射率值随着有机碳含量的减少却逐渐增长。水稻土在耕作层和犁底层这两层的有机碳含量是均匀分布的，而潮土有机碳含量在表层分布较丰富，但是在下层有较低的有机碳含量。而对两类土壤样本进行研究表明，水稻土在潜育层(G)与其他两层中所获取到的光谱反射曲线有较大的差异;对于潮土，其耕作层(A)、雏形层(B1)和氧化还原层(B2)的光谱反射曲线间的距离分布较为均匀。除了土壤不同发生层次其有机碳分布的不同，还有可能与土壤类型、质地等土壤的内部属性以及土壤的耕作方式和形成特性等因素有关联。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 土壤光谱分析技术的研究进展

1．3 研究目标，研究内容和技术路线

第二章 土壤光谱数据获取和预处理

2．1 研究区概况

2．2 土壤样品采集

2．3 室内理化指标测试

2．4 光谱数据采集

2．5 图像数据预处理

2．6 光谱数据预处理

2．7 小结

第三章 土壤Vis-NIR光谱特性分析

3．1 土壤Vis-NIR光谱曲线的特征分析

3．2 土壤表面粗糙度和土壤样本光谱特性的相关性分析

3．3 土壤颜色和土壤样本光谱特性的相关性分析

3．4 土壤不同发生层次与土壤光谱特性的相关性分析

3．5 小结

第四章 土壤有机碳含量预测模型的建立

4．1 异常值去除

4．2 SOC光谱估计模型的建立

4．3 土壤整段剖面SOC含量分布估计

4．4 小结

第五章 总结与展望

5．1 结论

5．2 存在问题和展望

参考文献

攻读学位期间发表论文

致谢