摘要

土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)有(you)機(ji)質（SOM）在(zai)全(quan)球(qiu)碳循環中(zhong)起著(zhu)非常重要的(de)(de)作(zuo)用(yong)，而(er)高光(guang)譜(pu)(pu)遙感(gan)已被證(zheng)明是一(yi)種(zhong)快速估算SOM含(han)量的(de)(de)有(you)前(qian)景方(fang)法(fa)。然而(er)，由(you)于(yu)忽略了(le)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)物理(li)(li)性(xing)(xing)(xing)質的(de)(de)光(guang)譜(pu)(pu)響應，SOM預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)準確性(xing)(xing)(xing)和(he)(he)(he)(he)時空可遷移(yi)(yi)性(xing)(xing)(xing)較(jiao)差(cha)。本(ben)研究(jiu)旨(zhi)在(zai)通過減少土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)物理(li)(li)性(xing)(xing)(xing)質對光(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)耦合作(zuo)用(yong)來提高SOM預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)時空可遷移(yi)(yi)性(xing)(xing)(xing)。基(ji)于(yu)衛星高光(guang)譜(pu)(pu)圖像和(he)(he)(he)(he)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)物理(li)(li)變量，包括(kuo)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)濕(shi)度(du)(du)(du)(du)（SM）、土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)表(biao)面粗糙(cao)度(du)(du)(du)(du)（均方(fang)根高度(du)(du)(du)(du)，RMSH）和(he)(he)(he)(he)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)容重（SBW），建立了(le)基(ji)于(yu)信息解(jie)混方(fang)法(fa)的(de)(de)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)光(guang)譜(pu)(pu)校正(zheng)模(mo)(mo)型(xing)。選取中(zhong)國東北(bei)的(de)(de)兩個重要糧(liang)食產區作(zuo)為(wei)研究(jiu)區域，以驗證(zheng)光(guang)譜(pu)(pu)校正(zheng)模(mo)(mo)型(xing)和(he)(he)(he)(he)SOM含(han)量預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)性(xing)(xing)(xing)能和(he)(he)(he)(he)可遷移(yi)(yi)性(xing)(xing)(xing)。結果表(biao)明，基(ji)于(yu)四階(jie)多項(xiang)(xiang)式和(he)(he)(he)(he)XG-Boost算法(fa)的(de)(de)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)光(guang)譜(pu)(pu)校正(zheng)具有(you)優(you)異的(de)(de)準確性(xing)(xing)(xing)和(he)(he)(he)(he)泛化(hua)能力，幾乎所(suo)有(you)波(bo)段(duan)的(de)(de)殘余預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)偏(pian)差(cha)（RPD）均超過1.4。基(ji)于(yu)XG-Boost校正(zheng)光(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)SOM預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)精(jing)度(du)(du)(du)(du)最(zui) 高，決定(ding)系數（R2）為(wei)0.76，均方(fang)根誤差(cha)（RMSE）為(wei)5.74 g/kg，RPD為(wei)1.68。遷移(yi)(yi)后模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)精(jing)度(du)(du)(du)(du)、R2值、RMSE和(he)(he)(he)(he)RPD分(fen)別為(wei)0.72、6.71 g/kg和(he)(he)(he)(he)1.53。與(yu)模(mo)(mo)型(xing)直接(jie)遷移(yi)(yi)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)相(xiang)比(bi)，采用(yong)基(ji)于(yu)四階(jie)多項(xiang)(xiang)式和(he)(he)(he)(he)XG-Boost的(de)(de)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)光(guang)譜(pu)(pu)校正(zheng)模(mo)(mo)型(xing)，SOM預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)結果的(de)(de)RMSE分(fen)別降低了(le)57.90%和(he)(he)(he)(he)60.27%。 這種(zhong)性(xing)(xing)(xing)能比(bi)較(jiao)凸顯了(le)在(zai)區域尺度(du)(du)(du)(du) SOM 預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)中(zhong)考慮土(tu)(tu)(tu)(tu)壤(rang)(rang)(rang)物理特性的優(you)勢。

Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.

研究區域

試(shi)驗點(dian)1位于中(zhong)國東北黑(hei)(hei)龍江省黑(hei)(hei)土耕(geng)地(di)保(bao)護區，如圖2所(suo)示，面(mian)積為(wei)1095 km2。該地(di)區屬溫(wen)帶(dai)大(da)陸性季(ji)風氣候，年降水(shui)量為(wei)450–650 mm，降水(shui)主要集中(zhong)在6–9月(yue)，占(zhan)全年降水(shui)量的80%。研究區地(di)勢南高北低(di)，西高東低(di)，大(da)部分地(di)區為(wei)堆(dui)積平(ping)原。該研究區是全球僅(jin)有(you)的四個黑(hei)(hei)土區之(zhi)一，耕(geng)層(ceng)深(shen)厚，土壤肥(fei)沃(wo)，含腐殖質的土層(ceng)厚度(du)為(wei)25–80 cm，適合種植玉米、大(da)豆等(deng)作物。

圖 2. 研究區域(yu)概覽。（a）研究區域(yu)的(de)地理位置；（b、c）分別為站(zhan)點(dian) 1 和站(zhan)點(dian) 2 的(de)土(tu)(tu)壤采樣(yang)點(dian)；（d、e）“裸(luo)土(tu)(tu)期”的(de)土(tu)(tu)壤表面。

試(shi)驗點2 位于中國吉(ji)林省黑土(tu)耕地(di)(di)保護(hu)區(qu)，如圖 2 所示，面積(ji)為(wei) 713 km2。站(zhan)點地(di)(di)勢(shi)平坦，海拔(ba)在 189 至 237 m 之間。該(gai)區(qu)域(yu)(yu)為(wei)東部濕潤山區(qu)與西(xi)部半(ban)干(gan)旱平原區(qu)的過渡地(di)(di)帶(dai)。研究(jiu)區(qu)屬溫帶(dai)大(da)陸性(xing)半(ban)濕潤季風(feng)氣(qi)候，年平均(jun)氣(qi)溫 4.6 ℃，年降水量(liang) 600—700 mm。該(gai)區(qu)域(yu)(yu)河流水系豐富(fu)，農業(ye)水資源相(xiang)對(dui)豐富(fu)，地(di)(di)表土(tu)壤(rang)空間異質性(xing)強。該(gai)區(qu)域(yu)(yu)土(tu)壤(rang)主要為(wei)黑土(tu)，腐殖質層厚度為(wei) 0.6—1.0 m。試(shi)驗點2的土(tu)壤(rang)類型、地(di)(di)表特征(zheng)等環境因素與試(shi)驗點1有明顯差異，可以驗證本研究(jiu)中SOM含(han)量(liang)預(yu)測模型的時空可遷移性(xing)。

2022 年 10 月 29 日至 30 日，共(gong)從試(shi)(shi)驗點 1 采(cai)集(ji)了(le) 104 個(ge)表層土(tu)壤樣(yang)品（圖(tu) 2b）。2023 年 4 月 14 日至 15 日，從試(shi)(shi)驗點 2 采(cai)集(ji)了(le) 40 個(ge)表層土(tu)壤樣(yang)品（圖(tu) 2c），用(yong)于測(ce)試(shi)(shi)模型的(de)時空(kong)可遷移性。

圖3. 樣(yang)區內土壤(rang)樣(yang)品采集與參數測量示意(yi)圖。(a)象(xiang)限采樣(yang)示意(yi)圖；(b)土壤(rang)表面點云數據測量。

研究過程

樣品運回實驗室后，通過稱重、烘干等方法獲得每個象限9個子樣本的SM和SBW，并計算子樣本的平均值。然后，將9個子樣本混合成復合樣本，在實驗室內使用（ASD FieldSpec 4地物光譜儀(yi)）進行光譜測量（取十次測量的平均值）和使用重鉻酸鉀加熱法測定SOM含量。為保證每個樣品的SBW相同，將土壤樣品裝入一次性培養皿中進行光譜測量。對每個測量點的土壤表面點云數據進行拼接、裁剪和濾波。利用處理后的點云數據建立三維相對坐標系（圖3b），提取所有點云數據的Z坐標，計算該象限的RMSH。

資源一號02D（ZY1-02D）高光譜(pu)圖像(xiang)數(shu)據來自中國(guo)科(ke)學院空天信息(xi)創新研(yan)究院，圖像(xiang)生(sheng)成(cheng)時間與土壤(rang)采樣時間同步，所有圖像(xiang)的云(yun)量均(jun)小于1%。本(ben)研(yan)究選(xuan)取450~1290nm、1408~1828nm和1963~2460nm波段(duan)作為光譜(pu)波段(duan)。

為了驗證ZY1-02D高光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)圖像(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可靠性(xing)，將土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)像(xiang)素(su)(su)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)與(yu)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)地(di)面(mian)(mian)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)進行了比較(jiao)（圖4）。盡管土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)像(xiang)素(su)(su)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)形狀與(yu)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)地(di)面(mian)(mian)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)相(xiang)似，但在(zai)可見光(guang)(guang)(guang)(guang)-近紅外（VNIR）波段范(fan)圍(wei)內(nei)存在(zai)一(yi)些噪聲和(he)(he)(he)平滑度(du)較(jiao)低(di)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)情(qing)況。此外，土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)像(xiang)素(su)(su)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)略低(di)于實(shi)驗室測量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)。計算(suan)了像(xiang)素(su)(su)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)與(yu)地(di)面(mian)(mian)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)之間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)斯皮(pi)爾(er)曼(man)相(xiang)關系(xi)數（SCCs）和(he)(he)(he)皮(pi)爾(er)遜相(xiang)關系(xi)數（PCCs）。結果(guo)表(biao)明，大(da)多數波長(chang)范(fan)圍(wei)內(nei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)PCCs低(di)于0.5，而(er)在(zai)480至(zhi)680nm和(he)(he)(he)2000至(zhi)2500nm波長(chang)范(fan)圍(wei)內(nei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)SCCs基本(ben)大(da)于0.5，表(biao)明可能存在(zai)非線性(xing)關系(xi)。為了揭(jie)示影響(xiang)像(xiang)素(su)(su)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)因(yin)素(su)(su)，比較(jiao)了不同物理(li)屬性(xing)梯(ti)度(du)下(xia)(xia)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)差異。隨(sui)著SM的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)加，土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)顯著下(xia)(xia)降(jiang)(jiang)，尤其是(shi)在(zai)500至(zhi)1300nm和(he)(he)(he)1450至(zhi)1700nm波長(chang)范(fan)圍(wei)內(nei)（圖5）。隨(sui)著SBW的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)加，土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)下(xia)(xia)降(jiang)(jiang)幅度(du)相(xiang)對(dui)較(jiao)小(xiao)。RMSH對(dui)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)影響(xiang)最(zui)為顯著，反(fan)(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)隨(sui)著RMSH的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)加顯著下(xia)(xia)降(jiang)(jiang)。綜上所述，SM、SBW和(he)(he)(he)RMSH對(dui)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)耦合效應是(shi)導致兩組光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)數據(ju)偏差的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)重要原(yuan)因(yin)，嚴重限制了成像(xiang)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)儀對(dui)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)“純光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)”的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)獲(huo)取。因(yin)此，有必要在(zai)像(xiang)素(su)(su)光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)數據(ju)中分離(li)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)物理(li)和(he)(he)(he)化學(xue)信息(xi)，以提高高光(guang)(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)遙感(gan)對(dui)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)有機質（SOM）預測的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)準確性(xing)。

圖4. 成像光譜(pu)、實驗(yan)室光譜(pu)及其相關(guan)系(xi)數。

圖5. 不同物理(li)性(xing)質土(tu)壤的光譜特征。

圖6. 基于(yu)多(duo)參數(shu)估(gu)計模(mo)型的(de)土壤(rang)物(wu)理參數(shu)與土壤(rang)像素光(guang)譜擬(ni)合的(de)R2值(zhi)。

圖(tu) 7. 使用(yong)試驗點 1 數據建立的 XG-Boost 模型，基于(yu) (a) 原始(shi)像素光(guang)(guang)譜(pu)、(b) 地面光(guang)(guang)譜(pu)、(c) 四階(jie)多項式校(xiao)正光(guang)(guang)譜(pu)和 (d) XG-Boost 校(xiao)正光(guang)(guang)譜(pu)和站點 2 數據測量和預測的 SOM 含量的散點圖(tu)。

結論

本研究利用(yong)衛(wei)星和(he)地(di)面高(gao)光(guang)譜(pu)(pu)數(shu)據以(yi)及土(tu)壤(rang)物理參數(shu)數(shu)據，分(fen)別基于四階多(duo)項式和(he)XG-Boost構建了兩種土(tu)壤(rang)光(guang)譜(pu)(pu)校正模(mo)型，以(yi)緩(huan)解土(tu)壤(rang)物理性(xing)(xing)質(zhi)對像素(su)光(guang)譜(pu)(pu)的(de)耦合(he)效應。通過使用(yong)來自兩個試驗點的(de)數(shu)據，評估了土(tu)壤(rang)光(guang)譜(pu)(pu)校正模(mo)型的(de)性(xing)(xing)能及其對SOM預測模(mo)型精度(du)和(he)時空可遷移(yi)性(xing)(xing)的(de)影響。主要結論如下：

土壤像(xiang)素(su)光(guang)(guang)譜反射率與土壤地面(mian)光(guang)(guang)譜反射率呈(cheng)非線性關系。表面(mian)物理(li)性質的(de)差異是(shi)導致這兩種(zhong)光(guang)(guang)譜數據類型偏差的(de)主要因素(su)。RMSH對土壤像(xiang)素(su)光(guang)(guang)譜的(de)影響最為顯著，其次是(shi)SM和SBW。

四階多項式和(he)XG-Boost模型具(ju)有(you)良好的(de)土(tu)壤(rang)光譜校正(zheng)精度(du)(du)。基(ji)于XG-Boost的(de)土(tu)壤(rang)光譜校正(zheng)模型精度(du)(du)更(geng)高(gao)，時(shi)空可轉移性更(geng)強，因為(wei)它考慮了(le)所有(you)特征，持續(xu)調整(zheng)樹的(de)權重，防止結果陷(xian)入局部最優。

土(tu)壤光譜校正顯著緩(huan)解了土(tu)壤物理(li)性(xing)質(zhi)(zhi)對(dui)土(tu)壤像素光譜的耦合效(xiao)應(ying)，有效(xiao)提(ti)(ti)高了SOM預(yu)(yu)測(ce)模型(xing)的準(zhun)確性(xing)，更(geng)重要的是，大大增強了基于像素光譜的SOM預(yu)(yu)測(ce)模型(xing)的時空可(ke)轉移(yi)性(xing)。未來，通過充分考慮更(geng)多土(tu)壤特性(xing)，可(ke)以(yi)獲得(de)更(geng)準(zhun)確的SOM預(yu)(yu)測(ce)結(jie)果。本(ben)研究為預(yu)(yu)測(ce)其(qi)他(ta)區域的土(tu)壤性(xing)質(zhi)(zhi)參數提(ti)(ti)供了一種新的研究范(fan)式。

點(dian)擊下(xia)方鏈接，閱讀原文：

//mp.weixin.qq.com/s/ZYmGOq5nFvFWCCkUrVmllQ