基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)的土壤水鹽信息反演V2.0

1、引言

銀川平原是我國(guó)西部地區(qū)重要的耕地保護(hù)資源和灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)。然而，長(zhǎng)期引黃灌溉加之干旱少雨、蒸發(fā)強(qiáng)烈等因素導(dǎo)致該區(qū)形成了大面積鹽堿化土壤，成為制約該地區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的主要問(wèn)題。土壤含水量、ｐＨ值和含鹽量作為鹽堿地農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的重要指標(biāo)，在評(píng)估土壤墑情、農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況和產(chǎn)量方面具有指導(dǎo)作用。因此，快速、準(zhǔn)確地獲取銀川平原土壤水鹽信息，對(duì)實(shí)現(xiàn)鹽堿地綜合治理至關(guān)重要。

本研究以銀川平原鹽堿化農(nóng)田為對(duì)象，基于無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤水鹽指標(biāo)的最優(yōu)光譜變換形式篩選，采用ＣＡＲＳ算法進(jìn)行建模變量提取，構(gòu)建偏最小二乘回歸（ＰＬＳＲ）、ＲＦ和ＸＧＢ_ｏｏｓｔ模型，最終確定土壤含水量、ｐＨ值和土壤含鹽量的最佳反演模型，以期通過(guò)無(wú)人機(jī)高光譜實(shí)現(xiàn)鹽堿化農(nóng)田土壤水鹽指標(biāo)估測(cè)，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

3、結(jié)果與分析

3.5 土壤水鹽指標(biāo)分布反演

選取精度最高的土壤含水量ＸＧＢ_ｏｏｓｔ、ｐＨ?ＸＧＢ_ｏｏｓｔ和土壤含鹽量?ＲＦ模型，利用反距離權(quán)重插值法反演土壤水鹽指標(biāo)的空間分布。研究區(qū)土壤水鹽指標(biāo)總體上呈現(xiàn)較為顯著的空間分布差異，土壤含水量和ｐＨ值實(shí)測(cè)值與最優(yōu)反演模型預(yù)測(cè)值分布趨勢(shì)較為一致，土壤含鹽量反演結(jié)果相對(duì)較差（圖６）。

圖６土壤水鹽指標(biāo)的空間分布

4、討論

4.1 植被冠層光譜對(duì)土壤水鹽指標(biāo)的響應(yīng)

當(dāng)前基于高光譜技術(shù)的土壤指標(biāo)定量反演研究主要以裸土光譜反射率為數(shù)據(jù)源，但在農(nóng)作物生長(zhǎng)階段，植被覆蓋使土壤反射率難以直接獲取，因此，本研究對(duì)不同水分含量和鹽堿化程度下的植被冠層光譜響應(yīng)特征進(jìn)行探討具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本研究中，隨著鹽堿脅迫程度的增加，植被葉片葉綠素含量逐漸降低，反射率在近紅外波段具有明顯差異。這是由于葉片細(xì)胞組織對(duì)近紅外波段具有強(qiáng)烈的反射作用，當(dāng)鹽堿脅迫影響植物的正常生理機(jī)能，干擾葉綠素的生物合成時(shí)，葉片可能會(huì)枯萎或因缺水而凋謝，從而導(dǎo)致細(xì)胞萎縮變化。因此，作物冠層光譜在一定程度上能夠反映植物對(duì)水分和鹽堿脅迫的敏感性。這對(duì)了解作物在不同環(huán)境脅迫下的生理變化以及實(shí)現(xiàn)土壤指標(biāo)高光譜定量反演具有重要意義。

4.2 基于土壤水鹽指標(biāo)特征的不同光譜變換類型優(yōu)選

高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理是提升建模精度的重要方法，能夠增強(qiáng)有價(jià)值的波段信息。選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)變換方法可以有效地凸顯光譜的反射和吸收特性，更好地捕捉土壤特性與光譜之間的關(guān)聯(lián)性。本研究表明，就土壤含水量而言，４ 種光譜變換方法（ＳＮＶ、 ＭＳＣ、ＦＤＲ 和 ＳＤＲ）的效果均低于原始光譜反射率。這可能是因?yàn)樵跀?shù)學(xué)變換過(guò)程中，一些冗余的光譜信息被去除的同時(shí)引入了大量的噪聲峰，尤其是ＳＮＶ和ＭＳＣ變換可能導(dǎo)致與水分含量相關(guān)的光譜信息被忽略。微分變換則能夠減弱背景噪聲的干擾，且有助于消除基線效應(yīng)對(duì)ｐＨ值估算的影響，因此，本研究中ＦＤＲ為土壤ｐＨ值的最佳光譜變換形式。土壤含鹽量與ＭＳＣ的相關(guān)性最高，這是因?yàn)椋停樱媚軌蚧诶硐牍庾V來(lái)修正光譜數(shù)據(jù)的基線平移和偏移現(xiàn)象，能更有效地消除不同鹽化程度引起的光譜散射水平差異，進(jìn)而增強(qiáng)光譜與土壤含鹽量之間的相關(guān)性。

4.3 基于 ＣＡＲＳ 算法的高光譜特征波長(zhǎng)篩選

高光譜數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量龐大和波段維數(shù)高的特點(diǎn)，但由于光譜信息存在冗余和重疊，基于全波段構(gòu)建的土壤水鹽信息反演模型可能會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，因此，探尋適宜的敏感光譜變量篩選方法尤為重要。有研究人員基于ＣＡＲＳ算法篩選出與土壤含水量極顯著相關(guān)的波段，這些波段均位于光譜曲線的水分吸收峰附近，是適用于整體土壤含水量的最優(yōu)變量集。這與本研究結(jié)果基本一致，本研究將不同指標(biāo)的最優(yōu)光譜變換形式與ＣＡＲＳ相結(jié)合，通過(guò)對(duì)１５０個(gè)波段進(jìn)行ＣＡＲＳ變量?jī)?yōu)選，最終確定了１６～１７個(gè)特征波段，且均勻分布在可見光和近紅外波段范圍內(nèi)。ＣＡＲＳ算法在計(jì)算取值過(guò)程中采用了交互驗(yàn)證法選出均方根誤差值最低的子集，這種方法的特點(diǎn)在于其取值覆蓋范圍廣，因而可以有效地尋找出最優(yōu)且最具代表性的變量組合。

4.4 不同機(jī)器學(xué)習(xí)建模方法下土壤水鹽信息反演模型對(duì)比

本研究運(yùn)用３種機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)土壤水鹽含量進(jìn)行估算模型的構(gòu)建，并對(duì)模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，土壤含水量和ｐＨ值估算模型的預(yù)測(cè)能力整體優(yōu)于含鹽量模型。農(nóng)田為中低產(chǎn)田，且樣本 采集時(shí)間是夏季，降雨頻度較高，導(dǎo)致地表水分對(duì)土壤鹽分產(chǎn)生了一定的淋洗作用，在這種情況下，土壤水分對(duì)冠層光譜反射率的影響大于鹽分的影響。此外，ＸＧＢ_ｏｏｓｔ和ＲＦ雖同為多個(gè)模型的集成，但它們的核心特點(diǎn)有所不同。ＸＧＢ_ｏｏｓｔ主要關(guān)注于降低偏差，其邏輯是串行的；而ＲＦ則采用方式，注重降低方差，其邏輯是并行的 。由于土壤含鹽量數(shù)據(jù)離散程度較高，方差較大，因此，更適合用于ＲＦ模型訓(xùn)練；而ｐＨ值數(shù)據(jù)波動(dòng)較小，集中在較小的閾值范圍內(nèi)，這使得ＸＧＢ_ｏｏｓｔ模型在估算該值時(shí)表現(xiàn)最佳。ＸＧＢ_ｏｏｓｔ算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值，并通過(guò)引入正則化項(xiàng)來(lái)避免過(guò)擬合問(wèn)題，從而提高模型的泛化能力，因此，對(duì)結(jié)果具有較強(qiáng)的解釋性。

本研究雖然基于植被冠層光譜反射率構(gòu)建土壤水鹽信息模型，但并未考慮植被類型、土壤營(yíng)養(yǎng)狀況等因素對(duì)植被冠層光譜的影響。因此，所建立的土 壤水鹽信息模型還需進(jìn)一步驗(yàn)證。在后續(xù)研究中，應(yīng)嘗試引入地表溫度、高程、水體指數(shù)等因子作為建模變量，以便從多個(gè)維度解析土壤水鹽信息與周邊環(huán)境之間的響應(yīng)關(guān)系，從而提高現(xiàn)有模型的精度和適用性。

5、結(jié)論

隨著土壤含水量的增加，植被冠層光譜反射率呈逐漸上升的趨勢(shì)；冠層光譜反射率與土壤堿化程度、鹽化程度均呈反比。土壤含水量、ｐＨ值和土壤含鹽量分別以Ｒ、ＦＤＲ和ＭＳＣ為最佳光譜變換類型，對(duì)應(yīng)的ＭＡＣＣ分別為０．７３０、０．４７２ 和０．６５４。結(jié)合ＣＡＲＳ算法能有效剔除無(wú)關(guān)變量，從１５０個(gè)光譜波段中優(yōu)選出１６ ～ １７個(gè)特征波段。土壤含水量和ｐＨ值均以ＸＧＢ_ｏｏｓｔ模型表現(xiàn)最佳，Ｒ_ｐ^２分別為０．９２７和 ０．７４３，ＲＰＤ達(dá)３．９３和２．４５；基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)的土壤水鹽信息反演型為最優(yōu)反演方法，Ｒｐ２和ＲＰＤ分別為０． ４２７和 １．６４。

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