引言

高光譜遙感技術的發展為高效快速地監測土壤氮磷含量提供了新的技術手段。不同學者根據所研究區的實際狀況，提出了適用于本地區的土壤氮磷含量預測模型，但多數模型對于不同的研究區所選取的 敏感波段和建立的預測模型也往往有一定差異。在上述模型中很難找到一種適用于所有地區的通用方法，而且多數模型僅僅處于試驗研究階段，需要大量的實地觀測數據來修正。本文以三峽庫區王家溝小流域為研究區，利用118個土壤樣本的室內反射光譜及其土壤總氮和總磷含量的化學測定數據，選取了適用于本研究區的特征波段，并在此基礎上建立了土壤總氮和總磷的預測模型。

土壤樣品的野外采集和實驗室化學分析

2008年9月，在三峽庫區王家溝小流域內( 面積 257.91hm2 ) 采集耕層( 0 ～ 20cm) 土壤樣本共 118 個。采樣方式是利用GPS獲取采樣點的地理坐標，以采樣 點為中心進行多點混合采樣。采好的土壤樣本裝入塑料袋中編號，帶回實驗室進行自然風干。風干后，將干結的土塊敲碎，粗略剔除土壤以外的侵入體）如植物的根系或石粒等雜質) ，再經過研磨和過篩處理。所有的土壤樣品都被分成兩份: 一份用于化學組分含量的測定，另一份用于光譜反射率的測定。本研究土壤化學分析工作是由西南大學土壤農化與生命 元素分析實驗室完成的。土壤樣品的總氮與總磷含量的測定分別采用的是半微量開氏定氮法和采用堿熔融法。

預處理

從圖1可以看出，所有樣本的光譜曲線在約 1000 nm 和 1800nm 波段處都出現了階躍性變化。這主要是由于光譜儀在紫外 /可見光和近紅外/短波 紅外波長部分采用了不同的探測元件，在不同的探測元件分區結合處往往會出現一定偏差所致。因此，利用利用光譜分析軟件對原始光 譜曲線進行了斷點擬合。除了在 400 ～ 800nm 波段急劇上升外，在其他波段處曲線變化相對較為平緩，其反 射和吸收峰并不明顯，這往往不利于各樣品光譜曲線之間的特征比較。因此，可對光譜曲線進行包絡線消 除處理，將光譜反射和吸收特征歸一到較為一致的背景。所有土壤樣品進行包絡線去除后得到的反射光譜曲線如圖 2 所示。

圖1 土壤樣本的典型反射光譜

圖 2 土壤樣本去包絡的反射率

原始反射率 R 與土壤全氮和全磷的相關系數如 圖 3 所示。由圖 3 可以看出，TN 和 TP 與土壤原始反 射率的相關系數都很低，其絕對值的最大值都不超過 0. 3。這說明，原始的光譜反射率與土壤 TN 和 TP 之 間不具有顯著的相關關系。

圖3 土壤全氮和全磷與原始反射率的相關系數

對經過預處理后得到的光譜反射率數據 R’與土壤養分含量進行相關分析，得到結果如圖 4 所示。

圖 4 土壤全氮和全磷與預處理后的反射光譜的相關性

從圖 4 可以看出，經過預處理以后土壤養分含量與吸收光譜具有較高的相關性。

利用偏最小二乘方法消除多波段之間的多重共線性，并根據預測殘差平方和交叉驗證方法，選取 3 和 2 個主成分數分別用于 TN，TP 的PLS 建模分析。為了更好地分析模型預測的效果，將 模型的預測值和實測值繪制成散點圖，如圖 5 和圖 6 所示。

圖5 土壤 TN 濃度預測模型的標定和驗證

圖 6 土壤 TP 濃度 PLS 回歸模型的標定和驗證

結論

文中在對去包絡的反射率進行預處理的基礎上， 建立了土壤全氮和全磷的高光譜預測模型。結果表明，在對去包絡的反射率經過預處理后，與土壤全氮和全磷的相關性有明顯增強。根據預處理的反射率建立的土壤總氮的預測模型具有較高精度。但土壤總磷預測模型的精度仍然不能令人滿意。今后的研究可繼續研究近紅外甚至是中紅外光譜用于預測總磷的有效方法。

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審核編輯黃宇