基于省域尺度的农田土壤重金属高光谱预测

利用浙江省36个县市的643个农田耕层土样的可见-近红外反射率数据以及重金属与有机质含量数据,分析了Ni、Cu、As、Hg、Zn、Cr、Cd、Pb含量与有机质含量的相关性,对比了不同重金属元素与有机质敏感波段的位置,并建立了各重金属元素含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型.研究结果表明,Ni、Cr与有机质的相关性最优,As最差,相关系数分别为0.54、0.59、0.20,各重金属元素与有机质的相关系数与它在前三个主成份载荷图中与有机质的距离成反比;不同的重金属元素与有机质高光谱敏感波段的重叠度、回归系数的正负一致性具有明显差异,与有机质相关性越高的元素,其重叠度也越高、正负一致性也越好;在所有8种重金属元素的PLSR预测模型中,Ni、Cr的建模与预测效果较好,RPD值分别为1.94、1.80,模型具有一般的定量预测能力,其余6种重金属元素预测模型的RPD值均在1.00和1.40之间,模型只具备区别高值和低值的预测能力.该研究结果为大尺度区域土壤重金属污染的高光谱遥感监测提供了一定的理论依据与参考.     

几种不同类型土壤的VIS-NIR光谱特性及有机质响应波段研究

利用高光谱遥感技术估测土壤有机质含量是精准农业发展的必然要求.本研究测量并分析了7组不同地区不同类型共791个土壤样品在350～2500 nm的光谱反射率及一阶微分曲线,并对土壤有机质含量和光谱反射率进行相关性分析,同时对前人研究中有关有机质的光谱响应波段进行了总结.结果发现,600～800 nm波段可以作为研究区域内不同类型土壤共同的有机质光谱响应波段,这对进一步建立不同土壤类型相对统一的有机质预测模型具有一定意义.研究还发现,有机质含量高于2%并不是高光谱预测土壤有机质含量必要的前提条件.