基于地面高光谱与无人机多光谱遥感的土壤主要养分含量估测
时间：2023-03-23 17:55:04 来源：千叶帆 本文已影响人
陈 丽
（三和数码测绘地理信息技术有限公司，甘肃 天水 741000）
遥感技术为土壤检测工作的开展提供了保障，尤其是在多光谱方面的研究，开展实践工作主要就是针对土壤中盐、水及重金属的含量进行分析，准确探究土壤的特性，充分了解并掌握土壤肥力，以便在后续研究工作中加强创新。然而，尽管学者已经从多角度展开研究工作，并构建了土壤养分估测模型，但仍然受到了一些因素的影响，无法保证各项数据的准确性。为此，本文根据现阶段土壤主要养分含量的估测工作进行深入探讨分析，通过整合地面高光谱和无人机多光谱遥感技术对土壤主要养分含量进行准确测定，筛选养分特征，并实施对比分析，建立了拟合模型，以期为后期农业生产工作提供数据支持与保障。
土壤是植物生长的基质，其可以为不同类型的植物提供各种养分，是植物养分的重要来源。对土壤进行养分分析，可以更加准确地了解土壤的肥力，提升土壤养分数据的准确性，更好地保证植物在生产过程中所需的养分。同时，土壤有机质通过分类处理可以更好地进行规范，并促进生物和土壤微生物活动，提高土壤的整体性能。其中，针对土壤养分估测工作，应根据现阶段工作情况做好规范工作，以便于更加科学地进行研究，以钾元素、氮元素及磷元素作为基础，在研究与应用阶段，科学合理的研究方案发挥着不可替代的作用，需要予以广泛重视，以此保证作物的健康生长[1]。
现阶段，土壤养分估测工作方法较多，在优化处理阶段，传统实验室测试方案需要运用化学试剂，为保证检测的准确性，应制定科学的研究模式，利用光谱法进行优化控制，可以提升数据检测的效果。而且在科学技术水平不断提升的背景下，应围绕地面多光谱与无人机高光谱测定方法，建立符合当前趋势的运行方案，并准确把控各项数据参数，充分了解土壤中复杂养分的对应关系，进而实施更好的研究处理。
在对比分析与研究阶段，土壤中有效磷元素、速效钾含量与光谱关系分析较少，缺乏光谱机理分析，无法保证后续估测工作的顺利进行。因此，为保证数据的准确性，在优化研究阶段，应根据现有估测情况对数据获取与处理制定更加可靠的措施，减少影响及问题的产生，真正体现实践工作的价值。然而，在实践分析工作中，受多样化因素影响，分析效果不够明显，预测土壤有效磷元素与速效钾含量的可行性有待分析。如果分别运用多光谱与高光谱展开研究工作，则可以更好地对估算工作进行优化处理。但仍然需要注意的是，养分含量估测技术的应用所包含的工作较多，在优化分析工作中，估算过程一致，但受多种因素限制，所以光谱预处理与特征波段选择会存在问题。估算模型建立所包含的工作也较多，必须严格按照有关标准展开，以提升数据的准确性，并展现数据信息处理的价值。此外，为推进后续研究工作稳步运行，应围绕土壤养分分析标准来展开，优化遥感技术，充分发挥技术的作用及价值[2]。
3.1 数据获取
为保证数据获取的准确性，应围绕地理位置展开探究，将无人机融入实践工作当中，以影像采集作为基础，综合考虑多方面因素，并开展试验田。例如，将某试验田作为研究对象，其位置地势走向为北高南低，同时区域范围内主要为长方形监测区域，在选取符合土壤特征地块进行采样的过程中，应结合现阶段情况建立模型，以化学分析、光谱测试为主，保证后续监测工作的顺利开展。在多光谱数据采集阶段，应科学选择无人机镜头，并充分考虑气候影响，控制无人机的飞行高度、速度，拍照时间间隔应控制在2 s～5 s。此外，对于高光谱数据采集，应根据实际情况对全波段进行土样采集，并选择合适的采集模式，以便更加科学地进行规范化采集，从而更加准确地分析各个样本数据，做好检测工作，并最大程度地体现实践工作的作用[3]。
3.2 数据预处理准备
在对数据进行预处理的工作阶段，应围绕影像拼接及土壤测定模式展开，通过筛选无人机采集的照片，利用软件对照片进行拼接处理，可以获取更为准确的影像信息。对于土壤养分测定工作，应整合物理与化学方法，对有机质进行全面检测，以便规范化操作，实现更准确的土壤元素测定。同时，光谱曲线优化处理阶段受多种因素的影响，所以应采用不同的传感器开展工作，避免出现问题，可以通过软件进行规范控制，消除断点问题，以平滑处理的方式消除噪声影响，可以更加充分地了解土壤光谱曲线的特征。
4.1 多光谱反演分析
土壤养分含量分析所包含的工作较多，要想全面保证数据的准确性，可以通过测定多光谱反射率系数，对土壤养分含量进行优化控制，以分布检测作为处理手段，运用Pearson分析[4]，提高不同波段信息检测的准确度。土壤养分含量与光谱反射率系数测定情况，如表1所示。
分析表1可知，除了速效磷和有机质以外，土壤养分含量与光谱之间存在显著的相似性，所以在探究工作中，可以通过建立指标模型，提高对养分测试的准确性。以建立回归模型为基础，分别进行单双变量分析，通过实验全面检测土壤养分含量，并改进检测模式，充分掌握土壤反射率情况，以提高测定的准确度[5-7]。
表1 土壤养分含量与光谱反射率系数测定情况
通过研究分析，可以对土壤中钾元素含量进行测定，选取两波段变量为基础，再构建养分含量测定模式，同时在合成指数光谱反演的基础上，分析建立的拟合模型能否通过土壤反射率反映出土壤中的养分情况[8-9]。通过一维分析后，应围绕多光谱二维合成再进行土壤养分含量的分析，并分别对不同波段信息进行探究，以保证数据的准确性，经过可靠性处理，钾元素与波段各指数有关，利用合成波段分别进行相关性分析，全面探究不同元素的模型，以提升数据监测的准确性，避免受影响过于严重而产生问题。同时，在新模型建立后，应设置拟合方案，测定各项数据信息，以更好地反映钾元素含量。但仍然需要注意的是，不同测定方式测定的指数有着一定差距，所以在优化控制阶段，需要对反推演数据了解充分，从而减小影响及限制。
4.2 高光谱反演研究
在多光谱遥感分析完成后，应以合成植被指数和各个波段数据整合作为基础，分析钾元素含量，构建多光谱指数测定模式，并事先对原始数据进行分析，以不同形式进行探究，了解所包含的信息，从反射率对数、平方根及倒数展开，推导出各项数据信息[10]。
对土壤速效氮含量与光速指数的分析，应围绕土壤养分含量相关性展开，对明显的系数差距进行分析，准确把控指数情况，经过相关性分析探究养分含量，提取土壤中主要养分，并对各元素含量实施对比分析，以保证数据的准确性；
再分别通过回归分析，对各项系数实施优化，改进全氮元素拟合模型，了解土壤养分含量改善情况，以综合性分析作为基础，计算出养分含量曲线图，整合不同回归分析指数，为研究分析工作的开展提供有力依据。
利用相关分析法进行探究，在一定程度上可以提取土壤养分含量系数，对各波段范围内信息进行全面分析，为回归分析提供准确数据。同时，在实践探究阶段，应对相关系数极值点敏感段进行拟合处理，体现出相关影响，避免仅靠数据模型无法规范处理各项信息的情况。对于回归分析所包含的内容，存在一定的片面性，而且建模效果不够理想，若没有准确判定信息，会产生一定的影响，应在现有基础上进行规范化处理，建立机器学习，并对土壤有机质主要含量进行分析，以便更加准确地预算精度，选择不同预算评估方法，保证数据的准确性，实现更加可靠的管理与规范工作。通过对不同方法的探究，可以发现土壤养分含量测定所包含的内容较多，应根据现阶段情况制定针对性处理方案，以便在产生问题时可以更好地实施规范处理。
在研究工作开展阶段，分别运用多光谱和高光谱对土壤养分含量进行估测研究，可以发现二者有着明显的差距。首先，对于多光谱的运用，主要是对土壤红外波段体现出明显的敏感现象，而且土壤反射率与其他波段有着一定差距。在工作中应做好全面探究与分析，利用合成植被指数做好对比分析工作，对各项数学的差值进行探究，以便更好地了解土壤中养分的主要含量。通过回归分析法对养分含量相关性进行分析，探究各项系数情况，对所造成的影响进行优化分析，在避免影响及限制的同时，可以初步估测结果。在多光谱估测中，通过不同形式对土壤中钾元素的含量进行分析，以建立的模型为基础，体现拟合的意义。
受多光谱养分评估效果因素影响，在利用高光谱进行土壤养分分析工作时，应充分了解特征波段情况，在注重单向分析的同时，准确分析土壤中的养分含量，以保证各项工作的科学性，并通过运用机器学习的方法，建立符合当前土壤检测方法的回归模型，全面分析拟合效果。使用支持向量机的模型，可发现RMSE（均方根误差）相对较好，适用于土壤养分含量估测。
对于高光谱多变量土壤养分含量分析工作的开展，需要对变量数据进行分析，以便更加科学地进行优化，在机器学习的基础上进行优化控制，从而获取更为准确的数据信息。但是，对于样本数据提取与检测应围绕研究情况进行优化控制，以独立样本测评为基础，准确实施验证与处理。而且，样本变量较少时，应以神经网络与回归分析为基础，以便更好地分析拟合效果，并为后续变量估测提供帮助，保证拟合精准性，不断增加样本数量，保证检测结果，提高检测的准确度。
本文通过实例数据，对比分析了高光谱与多光谱在土壤主要养分含量估测中的应用优势，并将两者的优势进行整合，建立了拟合模型，有效提升了土壤中主要养分估测的准确度，并希望可以为土壤养分含量估测工作提供借鉴，从而提升土壤养分含量估测的作业效率和估测结果的准确度，助推土壤养分含量估测工作。
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