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通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來(lái)提高高光譜遙感在估算土壤有機(jī)質(zhì)的時(shí)空可遷移性:以中國(guó)東北地區(qū)為例

日期: 2024-06-11
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通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來(lái)提高高光譜遙感在估算土壤有機(jī)質(zhì)的時(shí)空可遷移性:以中國(guó)東北地區(qū)為例

摘要

土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應(yīng),SOM預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預(yù)測(cè)模型的時(shí)空可遷移性。基于衛(wèi)星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國(guó)東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區(qū)作為研究區(qū)域,以驗(yàn)證光譜校正模型和SOM含量預(yù)測(cè)模型的性能和可遷移性。結(jié)果表明,基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準(zhǔn)確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預(yù)測(cè)偏差(RPD)均超過(guò)1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預(yù)測(cè)精度最 高,決定系數(shù)(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預(yù)測(cè)精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預(yù)測(cè)相比,采用基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區(qū)域尺度 SOM 預(yù)測(cè)中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢(shì)。

通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來(lái)提高高光譜遙感在估算土壤有機(jī)質(zhì)的時(shí)空可遷移性:以中國(guó)東北地區(qū)為例


Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.

研究區(qū)域

試驗(yàn)點(diǎn)1位于中國(guó)東北黑龍江省黑土耕地保護(hù)區(qū),如圖2所示,面積為1095 km2。該地區(qū)屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年降水量為450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究區(qū)地勢(shì)南高北低,西高東低,大部分地區(qū)為堆積平原。該研究區(qū)是全球僅有的四個(gè)黑土區(qū)之一,耕層深厚,土壤肥沃,含腐殖質(zhì)的土層厚度為25–80 cm,適合種植玉米、大豆等作物。

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圖 2. 研究區(qū)域概覽。(a)研究區(qū)域的地理位置;(b、c)分別為站點(diǎn) 1 和站點(diǎn) 2 的土壤采樣點(diǎn);(d、e)“裸土期”的土壤表面。

試驗(yàn)點(diǎn)2 位于中國(guó)吉林省黑土耕地保護(hù)區(qū),如圖 2 所示,面積為 713 km2。站點(diǎn)地勢(shì)平坦,海拔在 189 至 237 m 之間。該區(qū)域?yàn)闁|部濕潤(rùn)山區(qū)與西部半干旱平原區(qū)的過(guò)渡地帶。研究區(qū)屬溫帶大陸性半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,年平均氣溫 4.6 ℃,年降水量 600—700 mm。該區(qū)域河流水系豐富,農(nóng)業(yè)水資源相對(duì)豐富,地表土壤空間異質(zhì)性強(qiáng)。該區(qū)域土壤主要為黑土,腐殖質(zhì)層厚度為 0.6—1.0 m。試驗(yàn)點(diǎn)2的土壤類(lèi)型、地表特征等環(huán)境因素與試驗(yàn)點(diǎn)1有明顯差異,可以驗(yàn)證本研究中SOM含量預(yù)測(cè)模型的時(shí)空可遷移性。

2022 年 10 月 29 日至 30 日,共從試驗(yàn)點(diǎn) 1 采集了 104 個(gè)表層土壤樣品(圖 2b)。2023 年 4 月 14 日至 15 日,從試驗(yàn)點(diǎn) 2 采集了 40 個(gè)表層土壤樣品(圖 2c),用于測(cè)試模型的時(shí)空可遷移性。

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圖3. 樣區(qū)內(nèi)土壤樣品采集與參數(shù)測(cè)量示意圖。(a)象限采樣示意圖;(b)土壤表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)測(cè)量。

研究過(guò)程

樣品運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室后,通過(guò)稱重、烘干等方法獲得每個(gè)象限9個(gè)子樣本的SM和SBW,并計(jì)算子樣本的平均值。然后,將9個(gè)子樣本混合成復(fù)合樣本,在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)使用(ASD FieldSpec 4地物光譜儀)進(jìn)行光譜測(cè)量(取十次測(cè)量的平均值)和使用重鉻酸鉀加熱法測(cè)定SOM含量。為保證每個(gè)樣品的SBW相同,將土壤樣品裝入一次性培養(yǎng)皿中進(jìn)行光譜測(cè)量。對(duì)每個(gè)測(cè)量點(diǎn)的土壤表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、裁剪和濾波。利用處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立三維相對(duì)坐標(biāo)系(圖3b),提取所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)的Z坐標(biāo),計(jì)算該象限的RMSH。

資源一號(hào)02D(ZY1-02D)高光譜圖像數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院,圖像生成時(shí)間與土壤采樣時(shí)間同步,所有圖像的云量均小于1%。本研究選取450~1290nm、1408~1828nm和1963~2460nm波段作為光譜波段。

為了驗(yàn)證ZY1-02D高光譜圖像的可靠性,將土壤像素光譜與土壤地面光譜進(jìn)行了比較(圖4)。盡管土壤像素光譜的形狀與土壤地面光譜相似,但在可見(jiàn)光-近紅外(VNIR)波段范圍內(nèi)存在一些噪聲和平滑度較低的情況。此外,土壤像素的光譜反射率略低于實(shí)驗(yàn)室測(cè)量的反射率。計(jì)算了像素反射率與地面反射率之間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)(SCCs)和皮爾遜相關(guān)系數(shù)(PCCs)。結(jié)果表明,大多數(shù)波長(zhǎng)范圍內(nèi)的PCCs低于0.5,而在480至680nm和2000至2500nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的SCCs基本大于0.5,表明可能存在非線性關(guān)系。為了揭示影響像素光譜的因素,比較了不同物理屬性梯度下土壤反射率的差異。隨著SM的增加,土壤光譜反射率顯著下降,尤其是在500至1300nm和1450至1700nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)(圖5)。隨著SBW的增加,土壤光譜反射率的下降幅度相對(duì)較小。RMSH對(duì)土壤光譜的影響最為顯著,反射率隨著RMSH的增加顯著下降。綜上所述,SM、SBW和RMSH對(duì)光譜的耦合效應(yīng)是導(dǎo)致兩組光譜數(shù)據(jù)偏差的重要原因,嚴(yán)重限制了成像光譜儀對(duì)土壤“純光譜”的獲取。因此,有必要在像素光譜數(shù)據(jù)中分離土壤的物理和化學(xué)信息,以提高高光譜遙感對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

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圖4. 成像光譜、實(shí)驗(yàn)室光譜及其相關(guān)系數(shù)。

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圖5. 不同物理性質(zhì)土壤的光譜特征。

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圖6. 基于多參數(shù)估計(jì)模型的土壤物理參數(shù)與土壤像素光譜擬合的R2值。

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圖 7. 使用試驗(yàn)點(diǎn) 1 數(shù)據(jù)建立的 XG-Boost 模型,基于 (a) 原始像素光譜、(b) 地面光譜、(c) 四階多項(xiàng)式校正光譜和 (d) XG-Boost 校正光譜和站點(diǎn) 2 數(shù)據(jù)測(cè)量和預(yù)測(cè)的 SOM 含量的散點(diǎn)圖。

結(jié)論

本研究利用衛(wèi)星和地面高光譜數(shù)據(jù)以及土壤物理參數(shù)數(shù)據(jù),分別基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost構(gòu)建了兩種土壤光譜校正模型,以緩解土壤物理性質(zhì)對(duì)像素光譜的耦合效應(yīng)。通過(guò)使用來(lái)自兩個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的數(shù)據(jù),評(píng)估了土壤光譜校正模型的性能及其對(duì)SOM預(yù)測(cè)模型精度和時(shí)空可遷移性的影響。主要結(jié)論如下:

土壤像素光譜反射率與土壤地面光譜反射率呈非線性關(guān)系。表面物理性質(zhì)的差異是導(dǎo)致這兩種光譜數(shù)據(jù)類(lèi)型偏差的主要因素。RMSH對(duì)土壤像素光譜的影響最為顯著,其次是SM和SBW。

四階多項(xiàng)式和XG-Boost模型具有良好的土壤光譜校正精度?;赬G-Boost的土壤光譜校正模型精度更高,時(shí)空可轉(zhuǎn)移性更強(qiáng),因?yàn)樗紤]了所有特征,持續(xù)調(diào)整樹(shù)的權(quán)重,防止結(jié)果陷入局部最優(yōu)。

土壤光譜校正顯著緩解了土壤物理性質(zhì)對(duì)土壤像素光譜的耦合效應(yīng),有效提高了SOM預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性,更重要的是,大大增強(qiáng)了基于像素光譜的SOM預(yù)測(cè)模型的時(shí)空可轉(zhuǎn)移性。未來(lái),通過(guò)充分考慮更多土壤特性,可以獲得更準(zhǔn)確的SOM預(yù)測(cè)結(jié)果。本研究為預(yù)測(cè)其他區(qū)域的土壤性質(zhì)參數(shù)提供了一種新的研究范式。

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