基于连续统去除法的土壤盐分测定方法

摘要

本发明涉及一种基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其包括以下步骤：（1）采集土样并进行处理；（2）对土样进行含盐量测试；（3）对土样进行光谱测试并得出土样的实际反射光谱数据；（4）进行光谱数据处理及吸收特征参数提取；（5）处理光谱指数；（6）进行模型构建与精度评价。本发明基于连续统去除法的土壤盐分测定方法操作步骤简单、合理，成本低，能够有效反映土壤盐渍化的真实状况，为耕作土壤的盐渍化评价、改良、治理、种植结构调整的决策依据提供新的获取途径，适于推广与应用。

说明书

技术领域

本发明涉及土壤盐分监测技术领域，尤其涉及一种基于连续统去 除法的土壤盐分测定方法。

背景技术

盐渍化是荒漠化和土地退化的主要类型之一，我国盐渍土总面 积约为3600×10⁴hm²，占全国可利用土地面积的4.88%，耕地中盐渍 化面积达到920.9×10⁴hm²，占全国耕地面积的6.62%。因此，对盐渍 化耕地进行治理与改良及种植结构的调整、对盐渍化自然土壤资源 合理开发与利用，对我国农业的可持续发展具有至关重要的作用。 而这些决策的制定与执行的根本依据是土壤盐渍化信息。如何快速、 准确、低廉的获取大面积盐渍化土壤的动态信息，并据此合理制定 盐渍化土壤治理、改良、开发利用等方面的决策，是农业科学研究 领域的新主题。传统的人工地面监测方法，由于其费时、费力、费 钱、因测点少无法反映大面积土壤盐渍化的真实状况等方面的不足， 显然无法满足大面积盐渍化土壤监测的需求。高光谱遥感技术现已 成为获取大面积盐渍化信息的重要手段，但现有关于土壤盐渍化的 光谱定量反演研究中，鲜见利用连续统去除＼连续统去除一阶微分 ＼连续统去除光谱指数＼连续统去除一阶微分光谱指数等方面的数 据来进行相关研究的报道；大部分研究都是集中于自然土壤，关于 耕作土壤盐渍化高光谱遥感监测方面的报道少见，耕作土壤相对于 自然土壤来说，受人类活动的干扰更强烈，如灌排、土壤改良、耕 作等，造成其盐分含量相对较低，但盐分组成变动较大，因此，耕 作土壤盐渍化的高光谱遥感监测更具挑战性。然而，连续统去除可 以有效凸显各种物质的吸收特征，同时已有研究表明盐分具有明显 的吸收特征。因此，利用连续统去除方法来研究盐分的光谱反演既 有理论依据，同时也具有方法创新。

上述可知，有必要将连续统去除法应用于土壤盐渍化的高光谱 遥感监测研究。

发明内容

本发明是为了解决现有土壤盐分测定方法费时、费力、费钱、 因测点少无法反映大面积土壤盐渍化的真实状况等方面的不足的问 题而提出一种操作简单、方便，成本低，能够有效反映土壤盐渍化 的真实状况，可为耕作土壤的盐渍化评价、改良、治理、种植结构 调整的决策依据提供新的获取途径的基于连续统去除法的土壤盐分 测定方法。

上述的一种基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其特征在 于，包括以下步骤：

一种基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其特征在于，包括 以下步骤：

（1）土样的采集与处理，即根据代表性、典型性和集中性原则 选取合适的采样区域采集土样，再将土样带回实验室，清除非土壤成 分物质后自然风干，将风干后的样品经研磨过筛，以为后续进行光谱 测试和盐分含量的测定做准备；（2）土样的含盐量测试，即将上述 步骤（1）处理后的土样采用残渣烘干法对土样的含盐量进行测定； （3）土样的光谱测试，即将上述步骤（2）中测试后的土样放在一个 能控制光照条件的暗室内，采用光谱仪进行土壤测试，其中，测试之 前先进行白板校正，每个土样采集多条光谱曲线，通过算术平均后得 出该土样的实际反射光谱数据；（4）光谱数据处理及吸收特征参数提 取，即将上述步骤（3）中测试后的土样首先去除每个土样的光谱曲 线噪声较大的边缘波段350～399nm、2400～2500nm；然后采用小波去 噪法对土壤光谱进行滤波去噪和数据变换，数据变换包括一阶微分处 理和连续统去除处理；接着通过连续统去除处理后，提取出吸收峰总 面积、最大吸收深度以及面积归一化最大吸收深度；（5）光谱指数的 处理，即经上述步骤（4）后，再根据相关性分析结果，选择连续统 去除的波段构建连续统去除归一化指数、连续统去除差值指数、连续 统去除比值指数；选择连续统去除一阶微分的波段构建连续统去除一 阶微分归一化指数、连续统去除一阶微分差值指数、连续统去除一阶 微分比值指数；（6）模型构建与精度评价，即经上述步骤（5）后， 先采用偏最小二乘回归的方法建模，然后采用交叉验证法进行模型验 证，接着对模型的精度进行合理评价，以得出模型的预测能力。

所述基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其中：所述步骤（6） 中模型的精度采用以下指标来评价，具体包括建模决定系数R_C²、交 叉验证决定系数R_CV²、预测决定系数R_P²、相对分析误差RPD和均方根 误差RMSE。

所述基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其中：所述均方根 误差RMSE分为建模均方根误差RMSE_C、交叉验证均方根误差RMSE_CV和预测均方根误差RMSE_P；所述建模决定系数R_C²、预测决定系数R_P²、 相对分析误差RPD越大，所述建模均方根误差RMSE_C、交叉验证均方 根误差RMSE_CV和预测均方根误差RMSE_P越小，说明模型建模、预测的 精度越高，反之，则说明模型建模、预测的精度越低。

所述基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其中：所述步骤（5） 中的光谱指数是指某些特定波段的光谱值的组合；所述选择连续统去 除的波段是选择连续统去除的673nm、755nm波段；所述选择连续统 去除一阶微分的波段是选择连续统去除一阶微分658nm、678nm波段；

所述连续统去除归一化指数定义为NICR,其计算公式为：

所述连续统去除差值指数定义为DICR，其计算公式为：

DI_CR=R₇₅₅-R₆₇₃；

所述连续统去除比值指数定义为RICR，其计算公式为：

所述连续统去除一阶微分归一化指数定义为NIFDCR，其计算公式 为：

所述连续统去除一阶微分差值指数定义为DIFDCR，其计算公式 为：

DI_FDCR=FR₆₇₈-FR₆₅₈；

所述连续统去除一阶微分比值指数定义为RIFDCR，其计算公式 为：

其中，上述计算公式中R₆₇₃、R₇₅₅表示673nm、755nm波段的连续 统去除值；FR₆₅₈、FR₆₇₈表示658nm、678nm波段的连续统去除的一阶微 分值。

所述基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其中：所述吸收峰 总面积定义为吸收峰的积分面积；所述最大吸收深度定义为吸收峰内 连续统去除的最小值；所述面积归一化最大吸收深度定义为所述最大 吸收深度与吸收峰总面积的比值。

所述基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其中：所述步骤（3） 中光谱仪的波长范围是350～2500nm，光谱分辨率在350～1000nm为 3nm，在1000～2500nm为10nm；所述步骤（3）中是采用功率为50w 的卤素灯作为光源，距土壤样品表面70cm，天顶角30°，使提供到 土壤样本几乎平行的光线；所述步骤（3）中土壤样本分别放置在直 径10cm、深1.5cm、内部全部涂黑的培养皿内，用直尺将土样表面刮 平，传感器探头位于土壤样本表面垂直上方15cm处，采用25°视场 角探头，探头接受土壤光谱的区域为直径6.7cm的圆，以保证探头接 收的均为土壤的反射光谱；所述步骤（3）中土样的实际反射光谱数 据是通过每个土样是采集10条光谱曲线算术平均后得出。

所述基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其中：所述步骤 （1）中的土壤样本采用网格采样法进行采样，土样带回实验室后， 清除小石块及作物残留物等非土壤成分物质，于实验室自然风干， 风干后的土壤样品经研磨后过2mm筛，以用作光谱测试和盐分含量的 测定。

有益效果：

本发明基于连续统去除法的土壤盐分测定方法操作步骤简单、 合理，成本低，能够有效反映土壤盐渍化的真实状况，可为耕作土 壤的盐渍化评价、改良、治理、种植结构调整的决策依据提供新的 获取途径。此外，该方法即可适用于近地面传感器对土壤盐分进行 快速测定，也可适用于航天高光谱遥感对大面积土壤盐渍化状况进 行宏观监测，总体来讲，该方法具有快速、低廉、环保的优点。

具体实施方式

本发明基于连续统去除法的土壤盐分测定方法，其包括以下 步骤：

1、土样的采集与处理

根据代表性、典型性和集中性原则，选取新疆维吾尔自治区的 温宿县、和田县、拜城县为采样区域,土壤类型为水稻土；采用网 格采样法，样点之间的距离为50m左右，采样深度为0～20cm。每个土 样采集重量为2kg左右，共采集土样191个，其中温宿县112个，和田 县58个，拜城县21个；土样带回实验室后，清除小石块及作物残留 物等非土壤成分物质，于实验室自然风干，风干后的样品经研磨过 2mm筛，用于光谱测试和盐分含量的测定。

2、土样的含盐量测试

将上述步骤1处理后，采用残渣烘干法对土样含盐量进行测定。 本次供试的191个土样的含盐量数据见表1；由表1可以看出，不同土 样的含盐量变化范围较大，最大值达到10.55g/kg，而最小值仅为 0.84g/kg，建模样本集的标准差为1.69，变异系数达到62%，具有较 大的标准差和变异系数，这有利于模型的构建，所建模型也更具普 适性。

表1

3、土样的光谱测试

将上述步骤2测试后的土样，采用光谱仪进行土壤测试，其波长 范围是350～2500nm，光谱分辨率在350～1000nm为3nm，在1000～2500nm 为10nm。光谱测量在一个能控制光照条件的暗室内进行；光源是功 率为50w的卤素灯，距土壤样品表面70cm，天顶角30°，提供到土 壤样本几乎平行的光线，用于减小土壤粗糙度所造成阴影的影响；土 壤样本分别放置在直径10cm、深1.5cm、内部全部涂黑的培养皿内， 用直尺将土样表面刮平；传感器探头位于土壤样本表面垂直上方15cm 处。采用25°视场角探头，探头接受土壤光谱的区域为直径6.7cm 的圆，远小于培养皿面积，这样可以保证探头接收的均为土壤的反射 光谱，测试之前先进行白板校正；每个土样采集10条光谱曲线，算 术平均后得到该土样的实际反射光谱数据。

4、光谱数据处理及吸收特征参数提取

将上述步骤3测试后的土样，首先每个土样的光谱曲线去除噪声 较大的边缘波段350～399nm、2400～2500nm；然后采用小波去噪法对 土壤光谱进行滤波去噪，小波去噪由MATLAB软件实现；数据变换包 括一阶微分处理和连续统去除处理，数据的一阶微分变换处理、相关 性分析、PLSR建模等具体过程由TheUnscrambler9.7软件实现， 去包络线在遥感处理软件ENVI4.8中实现。

通过连续统去除处理后，可以提取出如下几个典型吸收特征：吸 收峰总面积，定义为吸收峰的积分面积；最大吸收深度，定义为吸收 峰内连续统去除的最小值；面积归一化最大吸收深度，定义为最大吸 收深度与吸收峰总面积的比值。

5、光谱指数的处理

光谱指数是指某些特定波段的光谱值的组合，通常能部分消除环 境背景的影响，更好地作为地物属性的指示因子，更清晰地反映出光 谱对地物理化性质的响应。经上述步骤4后，根据相关性分析结果， 选择连续统去除的673nm、755nm波段构建连续统去除归一化指数 （NICR）、连续统去除差值指数（DICR）和连续统去除比值指数（RICR）； 选择连续统去除一阶微分的658nm、678nm波段构建连续统去除一阶 微分归一化指数（NIFDCR）、连续统去除一阶微分差值指（DIFDCR） 和连续统去除一阶微分比值指数（RIFDCR）。

具体计算公式如下：

DI_CR=R₇₅₅-R₆₇₃(2)

式中R₆₇₃、R₇₅₅表示673nm、755nm波段的连续统去除值，FR₆₅₈、FR₆₇₈表示658nm、678nm波段的连续统去除的一阶微分值。

6、模型构建与精度评价

经上述步骤5后，采用偏最小二乘回归建模方法，PLSR是一种基 于因子分析的非参数回归方法，在光谱分析中最为经典和常用，同时 也有利于与国内外同行的相关研究进行横向比较。模型验证方法采用 交叉验证法，交叉验证法相对于杠杆验证法来说，虽然建模精度不如 后者，但模型的预测能力明显要优于后者。模型精度采用以下指标来 评价，具体包括建模决定系数R_C²、交叉验证决定系数R_CV²、预测决定 系数R_P²、相对分析误差RPD和均方根误差RMSE；该均方根误差RMSE 分为建模均方根误差RMSE_C、交叉验证均方根误差RMSE_CV和预测均方 根误差RMSE_P；其中，建模决定系数R_C²、预测决定系数R_P²、相对分析 误差RPD越大，则建模均方根误差RMSE_C、交叉验证均方根误差RMSE_CV和预测均方根误差RMSE_P越小，说明模型建模、预测的精度越高，反 之，则说明模型建模、预测的精度越低。建模时，随机选择141个样 本用于建模，剩余的50个样本用于预测模型。

此外，目前普遍认为，当1.5<RPD<2时表明模型只能对样品高含 量与低含量进行粗略估测，当2.0<RPD<2.5时表明模型具有较好的定 量预测能力，当2.5<RPD<3.0时模型具有很好的预测能力，当RPD>3.0 时模型具有极好的预测能力。

本发明基于连续统去除法的土壤盐分测定方法操作步骤简单、合理， 成本低，能够有效反映土壤盐渍化的真实状况，为耕作土壤的盐渍化 评价、改良、治理、种植结构调整的决策依据提供新的获取途径，适 于推广与应用。