基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法技术

本发明专利技术提供一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，方法包括：根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱；对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与PLSR对土壤样本光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果。

Hyperspectral inversion method for soil parameters based on the soil heavy metals in the falling zone soil

The present invention provides a method including the method, parameters of soil hyperspectral inversion with soil heavy metals fluctuating according to the distribution of the soil sample spectrum of signal and noise in frequency domain is set according to the noise frequency, frequency spectrum and noise reduction of soil samples soil samples of spectral signal, the denoised spectrum denoising for soil samples; after the selection of two different soil moisture content of soil samples of hyperspectral inversion spectra, comparative analysis of characteristics, features effects on soil spectra of samples of soil moisture; combined with the correlation between wavelet energy coefficient and PLSR of soil samples and soil organic matter content and water stable aggregate content analysis get the sample size of soil particles, the spectral effects on soil spectral characteristics; wavelet energy coefficient and partial least Two multiplicative regression method was used to predict the content of organic matter, and the results of spectral prediction of soil organic matter content were obtained.

【技术实现步骤摘要】
基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法
本专利技术涉及土壤分析
，特别是指一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法。
技术介绍
近年来，消落带是湖库季节性水位涨落而使其周边被淹没土地周期性地出露于水面的一段特殊区域，是水生生态系统和陆生生态系统交替控制的过渡地带。在落干期，消落带沿岸产生的污染物通过地表径流进入消落带，在土壤的吸附作用下被部分截留；当淹没期来临后，水体中的污染物也可因沉积作用而在消落带土壤中富集。干湿交替的环境使得消落带土壤具有独特的理化特性。在各类土壤属性中，重金属含量因其具有的持久性、生物富集和毒性而倍受关注。重金属在消落带土壤中积累不仅直接影响土壤理化性状、降低土壤生物活性，在淹没期还可以从土壤中溶出或因土壤有机质分解而进入水体，引起水库水质下降，危害人类健康，进而影响湖库的水生生态环境。在水位涨落明显的湖泊流域，调查发现消落带普遍受到程度不同的土壤重金属污染，并且消落带土壤中的重金属有进入水体污染湖库水质的风险。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，能够快速准确对土壤参数进行高光谱反演。为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，所述基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法包括：根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱；对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与PLSR对土壤样本光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果。优选的，所述根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱，包括：根据信号与噪声在频域中的分布，综合考虑降噪与保留有效信息之间的平衡设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱。优选的，所述降噪频率包括0.1HZ、0.05HZ、0.01HZ和0.005HZ。优选的，所述降噪频率为0.01HZ。优选的，所述对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征，包括：所述对于降噪后的土壤样本光谱，选取10％和20％两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征。优选的，所述样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征，包括：当土壤的含水率增加时，土壤的反射率下降。优选的，所述结合小波能量系数与PLSR对土壤样本光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征，包括：结合小波能量系数与PLSR对土壤光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，相关系数运用皮尔逊相关方程进行求解，并用均方根误差进行模型精度评价，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征。优选的，所述皮尔逊相关方程如下所示：其中，N代表样本个数，X0代表实测值，Xm代表模拟值。优选的，所述结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果，包括：对采集的土壤样品进行多重聚类分析，筛选有机质含量变化明显的土壤样品；对有机质含量变化明显的土壤样品所述结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果。优选的，所述对有机质含量变化明显的土壤样品所述结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果，包括：依据以下回归方程进行预测：方程中y代表有机质含量，x小波能量系数，n代表第n个波段范围，k代表第n个波段范围内选取的与有机质含量相关系数最高的小波能量系数，a,b,...t代表PLSR回归方程中的回归系数。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：上述方案中，通过对土壤样本光谱信号进行降噪，分析样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征和样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征，并对土壤有机质含量光谱预测结果，提高了土壤参数高光谱反演的效率和准确性。附图说明图1为本专利技术实施例的基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法流程图；图2为本专利技术实施例的土壤含水率对土壤光谱特征的影响示意图；图3为本专利技术实施例的土壤颗粒大小(粗糙度)对土壤光谱特征的影响示意图。具体实施方式为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。如图1所示，本专利技术的实施例一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，所述基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法包括：步骤101：根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱；步骤102：对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征；步骤103：结合小波能量系数与PLSR对土壤样本光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征；步骤104：结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果。本专利技术实施例的基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，通过对土壤样本光谱信号进行降噪，分析样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征和样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征，并对土壤有机质含量光谱预测结果，提高了土壤参数高光谱反演的效率和准确性。优选的，所述根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱，包括：根据信号与噪声在频域中的分布，综合考虑降噪与保留有效信息之间的平衡设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱。优选的，所述降噪频率包括0.1HZ、0.05HZ、0.01HZ和0.005HZ。优选的，所述降噪频率为0.01HZ。具体的，采用0.1、0.05、0.01以及0.005四个水平的频率限制。经0.1和0.05水平的频率限制后,降噪效果虽然明显但仍存在较大的波动现象，但是利用0.005水平的频率进行降噪之后尽管效果明显。但是由于对于这个频率的降噪会同时降低土壤光谱有效信息的波峰波谷。因此，根据所得结果，综合考虑降噪与保留有效信息之间的平衡(信噪比)，本研究选择经0.01水平的频率限制滤波后，波形及光谱信息特征都比较理想。不过在其他的实际运用中，还应该根据不同的信号与噪声在频域中的分布进行判定。优选的，所述对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，其特征在于，所述基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法包括：根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱；对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与PLSR对土壤样本光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，其特征在于，所述基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法包括：根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱；对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与PLSR对土壤样本光谱与土壤的有机质含量及水稳团聚体含量之间的相关关系进行分析，得到样本光谱土壤颗粒大小对土壤光谱的影响特征；结合小波能量系数与偏最小二乘回归方法对有机质含量进行预测，得到土壤有机质含量光谱预测结果。2.根据权利要求1所述的基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，其特征在于，所述根据土壤样本光谱信号与噪声在频域中的分布设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱，包括：根据信号与噪声在频域中的分布，综合考虑降噪与保留有效信息之间的平衡设置降噪频率，根据降噪频率对土壤样本光谱信号进行光谱降噪处理，得到降噪后的土壤样本光谱。3.根据权利要求2所述的基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，其特征在于，所述降噪频率包括0.1HZ、0.05HZ、0.01HZ和0.005HZ。4.根据权利要求3所述的基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，其特征在于，所述降噪频率为0.01HZ。5.根据权利要求1所述的基于消落带土壤重金属的土壤参数高光谱反演方法，其特征在于，所述对于降噪后的土壤样本光谱，选取两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征，包括：所述对于降噪后的土壤样本光谱，选取10％和20％两个不同含土壤含水率的土壤样本光谱，进行高光谱反演特征比较分析，得到样本光谱土壤含水率对土壤光谱的影响特征。6.根据权利要求5所述的基于消落带土壤重金属的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国强，朱虹霖，王伟，刘廷玺，彭岩波，李小磊，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11