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    重庆时时彩计划组三: 一种土壤属性高光谱识别的技术方法.pdf

    关 键 词:
    一种 土壤 属性 光谱 识别 技术 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510119440.3

    申请日:

    2015.03.18

    公开号:

    CN104697937A

    公开日:

    2015.06.10

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 21/25申请日:20150318|||公开
    IPC分类号: G01N21/25 主分类号: G01N21/25
    申请人: 北京师范大学
    发明人: 王国强; 方青青; 李嘉薇; 杨会彩; 张磊
    地址: 100875北京市海淀区新街口外大街19号
    优先权:
    专利代理机构: 北京市盛峰律师事务所11337 代理人: 于国富
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510119440.3

    授权公告号:

    104697937B||||||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2015.07.08|||2015.06.10

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明是一种土壤属性高光谱识别技术方法,涉及土壤勘探技术领域。该方法包括:S1,基于遥感卫星数据,获取不同时间的土壤高光谱图像;S2,进行图像预处理后,经过监督分类得到裸露土壤,提取所述裸露土壤的地表反射率,依据所述裸露土壤的地表反射率建立裸露土壤地表反射率反演模型;S3,设计室内土壤侵蚀性试验,获取与所述土壤高光谱图像获得时间相对应的土壤可蚀性数据;S4,通过步骤S3获得的土壤可蚀性数据,获取土壤分类并计算土壤K值;S5,根据所述土壤K值和所述地表反射率反演模型中的光谱数据,建立影响可蚀性K的土壤属性的高光谱模型。本发明解决了高光谱遥感技术不能用于测定土壤可蚀性的问题。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
    S1,基于遥感卫星数据,获取不同时间的土壤高光谱图像;
    S2,对所述土壤的高光谱图像进行预处理,经过监督分类得到裸露土壤, 然后提取所述裸露土壤的地表反射率,依据所述裸露土壤的地表反射率建立裸 露土壤地表反射率反演模型;
    S3,设计室内土壤侵蚀性试验,获得与所述土壤高光谱图像获取时间相对 应的土壤可蚀性数据;
    所述土壤可蚀性数据包括:降雨前实测土壤的反射率和降雨后实测土壤的 反射率;
    S4,通过获得的土壤可蚀性数据,进行土壤分类并计算土壤K值;
    S5,根据所述土壤K值和所述裸露土壤地表反射率反演模型中的光谱数据, 建立影响可蚀性K的土壤属性的高光谱模型。

    2.  根据权利要求1所述土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,步骤 S3中,所述设计室内土壤侵蚀性试验,获取与所述土壤高光谱图像获得时间相 对应的土壤可蚀性数据,具体按照下述方法实现:
    分别选取研究区的两种土壤:第一土壤和第二土壤,根据实验地点的气象 特点和地势特点,设计人工侵蚀土壤试验的雨强、雨型、雨滴大小与坡度;在 此基础上制备试验土槽,并调试人工降雨设备与便携式高光谱仪器,设计总降 雨历时为40分钟,每隔8分钟选取样品,采用测量仪器测量并记录所述样品的土 壤可蚀性数据。

    3.  根据权利要求1所述土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,步骤 S4中,所述土壤K值按下述公式(1)计算:
    K=ΣA/Σ(R×LS)    (1)
    其中,所述A表示潜在的多年平均年侵蚀量,所述R表示降雨侵蚀力因子, 所述K表示土壤可蚀性因子,所述LS表示坡长因子。

    4.  根据权利要求1所述土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,步骤 S5中,采用偏最小二乘方法建立所述土壤K值与所述地表反射率反演模型中光谱 数据的关系,并通过全波段系数大小的排列,建立影响可蚀性K的土壤属性的高 光谱模型。

    5.  根据权利要求4所述土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,所述 偏最小二乘方法,具体为:首先,从自变量X(x1,x2,...,xp)中提取相互独立的 成分气h=l,2,..n,从因变量Y(y1,y2,...,yp)中提取相互独立的成分uk(k=1, 2,..),然后,建立成分uk与自变量X的回归方程;
    其中,所述自变量X表示所述土壤K值,所述因变量Y表示所述地表反射率 反演模型中的地表反射率。

    6.  根据权利要求1所述土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,所述 监督分类采用下述方法:人工神经网法、波谱角制图法或支持向量机法。

    7.  根据权利要求1所述土壤属性高光谱识别技术方法,其特征在于,所述 裸露土壤地表反射率反演模型中包括的算法包括:PLSR偏最小二乘回归法。

    说明书

    说明书一种土壤属性高光谱识别的技术方法
    技术领域
    本发明涉及土壤勘探技术领域,尤其涉及一种土壤属性高光谱识别的技术 方法。
    背景技术
    随着光谱分辨率的不断升高,达到纳米级,能够客观地反映光谱特性及其 微弱的变化。通过光谱角制图、匹配滤波、光谱特征自适应等制图方法,对Hymap 数据进行了分类,获取了盐渍化程度指征图。对高光谱数据进行了碳含量、氮 含量、粘土含量、土壤PH、阳离子交换量和土壤有机质含量的定量制图,首次 对实地采集的具有代表性的土壤样品进行试验光谱数据测量和理化分析,获取 光谱信息和相关理化特性,通过线性相关分析选择相关系数高的波段参与多元 逐步回归分析,建立预测土壤特性的经验模型,根据区域特征先验知识及野外 采集的数据检验,证明结果是成功的。但是现有的高光谱遥感技术对土壤可蚀 性研究的测定方面鲜有研究。
    发明内容
    本发明的目的在于提供一种土壤属性高光谱识别的技术方法,从而解决现 有技术中存在的前述问题。
    为了实现上述目的,本发明一种土壤属性高光谱识别技术方法,该方法包 括以下步骤:
    S1,基于遥感卫星数据,获取不同时间的土壤高光谱图像;
    S2,对所述土壤的高光谱图像进行预处理,经过监督分类得到裸露土壤, 然后提取所述裸露土壤的地表反射率,依据所述裸露土壤的地表反射率建立裸 露土壤地表反射率反演模型;
    S3,设计室内土壤侵蚀性试验,获得与所述土壤高光谱图像获取时间相对 应的土壤可蚀性数据;
    所述土壤可蚀性数据包括:降雨前实测土壤的反射率和降雨后实测土壤的 反射率;
    S4,通过获得的土壤可蚀性数据,进行土壤分类并计算土壤K值;
    S5,根据所述土壤K值和所述裸露土壤地表反射率反演模型中的光谱数据, 建立影响可蚀性K的土壤属性的高光谱模型。
    优选地,步骤S3中,所述设计室内土壤侵蚀性试验,获取与所述土壤高光 谱图像获得时间相对应的土壤可蚀性数据,具体按照下述方法实现:
    分别选取研究区的两种土壤:第一土壤和第二土壤,根据实验地点的气象 特点和地势特点,设计人工侵蚀土壤试验的雨强、雨型、雨滴大小与坡度;在 此基础上制备试验土槽,并调试人工降雨设备与便携式高光谱仪器,设计总降 雨历时为40分钟,每隔8分钟选取样品,采用测量仪器测量并记录所述样品的土 壤可蚀性数据。
    优选地,步骤S4中,所述土壤K值按下述公式(1)计算:
    K=ΣA/Σ(R×LS)  (1)
    其中,所述A表示潜在的多年平均年侵蚀量,所述R表示降雨侵蚀力因子, 所述K表示土壤可蚀性因子,所述LS表示坡长因子。
    优选地,步骤S5中,采用偏最小二乘方法建立所述土壤K值与所述地表反射 率反演模型中光谱数据的关系,并通过全波段系数大小的排列,建立影响可蚀 性K的土壤属性的高光谱模型。
    更优选地,所述偏最小二乘方法,具体为:首先,从自变量X(x1,x2,..., xp)中提取相互独立的成分气h=l,2,..n,从因变量Y(y1,y2,...,yp)中提取相 互独立的成分uk(k=1,2,..),然后,建立成分uk与自变量X的回归方程;
    其中,所述自变量X表示所述土壤K值,所述因变量Y表示所述地表反射率 反演模型中的地表反射率。
    优选地,所述监督分类采用下述方法:人工神经网法、波谱角制图法或支 持向量机法。
    优选地,所述裸露土壤地表反射率反演模型中包括的算法包括:PLSR偏最 小二乘回归法。
    本发明的有益效果是:
    本发明依据高光谱反演理论,研究土壤理化参数对土壤反射光谱特征的影 响机理,建立土壤参数高光谱土壤反演模型。利用试验手段揭示侵蚀过程中土 壤表层形态的动态演变过程,并通过比较侵蚀前后土壤反射光谱特征的变化阐 明土壤可蚀性的动态演变与土壤反射率光谱特征的变化之间的相关关系,建立 影响可蚀性K的土壤属性的高光谱模型,最后从Hyperion反射率影像上提取土壤 光谱信息,实现土壤可蚀性的时空变化监测,提高土壤侵蚀预报的针对性、科 学性和合理性。
    附图说明
    图1是实施例1中所述土壤属性高光谱识别技术方法的流程图。
    具体实施方式
    为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图,对 本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施方式仅仅用以 解释本发明,并不用于限定本发明。
    实施例1
    参照图1,本实施例的一种土壤属性高光谱识别技术方法,该方法包括以下 步骤:
    S1,基于遥感卫星数据,获取不同时间的土壤高光谱图像;
    S2,对所述土壤的高光谱图像进行图像预处理后,经过监督分类得到裸露 土壤,然后提取所述裸露土壤的地表反射率;
    S3,设计室内土壤侵蚀性试验,获取与所述土壤高光谱图像获得时间相对 应的土壤可蚀性数据,依据所述裸露土壤的地表反射率建立裸露土壤地表反射 率反演模型;
    所述土壤可蚀性数据包括:降雨前实测土壤的反射率和降雨后实测土壤的 反射率;
    S4,通过步骤S3获得的土壤可蚀性数据,获取土壤分类并计算所述土壤K 值;
    S5,根据所述土壤K值和所述裸露土壤地表反射率反演模型中的光谱数据, 建立影响可蚀性K的土壤属性的高光谱模型。
    本实施例中所述土壤K值表示土壤可蚀性因子。
    本实施例中,步骤S3中,具体按照下述方法实现:
    分别选取研究区的两种土壤:第一土壤和第二土壤,根据实验地点的气象 特点和地势特点,设计人工侵蚀土壤试验的雨强、雨型、雨滴大小与坡度;在 此基础上制备试验土槽,并调试人工降雨设备与便携式高光谱仪器,设计总降 雨历时为40分钟,每隔8分钟取样,存储在任意一个设定时间的获取的高光谱图 像和数据,确保土壤侵蚀试验中土壤侵蚀特性测定的连续性。
    土壤侵蚀试验,更具体的为:
    采用木质的人工径流小区,长度2m,宽度0.75m,高度0.5m,土层厚度约 40cm。降雨器采用TSJY-081型全自动便携式人工模拟降雨器,设置雨强为 60mm/h、90mm/h、120mm/h,坡度为10度,降雨器设置在距离土壤土壤表面 3m处。土壤按照田间容重进行装填,降雨侵蚀实验开始前用20mm/h的雨强进 行2-3h湿润,使土壤含水量达到田间持水量水平,保证每次降雨在接近一致条 件下进行。实验过程中,每次降三场雨,降雨历时40min,两场雨之间的间隔为 1小时,雨强设置分别60mm/h—90mm/h—120mm/h,地表产流后每隔5min收 集径流,收集完毕后,将水样编号并混匀。降雨开始后,每隔5分钟收集水样 和泥沙样品。在土壤侵蚀试验中,对侵蚀过程进行全程拍摄记录,侵蚀实验结 束,分别对表层土壤(0-20cm)和亚表层土壤(20-40cm)进行采样,测定其理 化特性,并对表层土壤作光谱测试,对比侵蚀实验前后土壤反射光谱的特征变 化。
    降雨结束后按照坡面位置收集0-20cm表层土样,测定并记录土壤容重和含 水量。取混合后的土壤样品测定并记录土壤pH、有机质、土壤颗粒组成、水稳 团聚体、阳离子交换量(CEC)、TOC、总氮、速效氮和速效磷的含量。
    土壤高光谱测试在室内进行,更具体测定方法为:测试前对选取的土壤样 品作风干、水分调配处理,然后将土壤样品分别放置在直径12cm、深1.8cm的盛 样皿内,用直尺将土样表面刮平,光谱测试拟采用ASD Pro2500便携式光谱仪, 该光谱仪可获得350-2500nm范围内的土壤光谱反射率,光谱分辨率在 350-1050nm范围内为1.4nm,在1000-2500nm范围为2nm。光谱测试要求室内光 照条件可控,光源采用距土样表面70cm的1000W的卤光灯提供到土壤样本几乎 平行的光纤,用于减小土壤粗糙度造成阴影的影像,光源的天顶角设定为15°。 采用8°视场角的长安器探头置于离土样表面35vm的垂直上方。测试之前线去除 辐射强度中暗电流的影像,然后以30cm×30cm的灰色参考版进行定标。每个土 壤采集多条光谱曲线,算数平均后得到该土样的实际反射光谱数据,试验参数 的涉及参照Chappe11等(2005)的光谱试验方法,并根据具体情况作适当调整。 在针对土壤有机质的光谱测试前,为保证在不同时期土壤水分的相对一致性, 需对土壤进行40℃条件下烘干及再冷却的预处理。土壤含水率的光谱测试是通 过对水分调配建立多组土壤样品,分别测定光谱的反射率的变化完成。
    在试验过程中,采用Avantes公司的地物光谱仪,波长范围300-1800nm。在 功率为50W标准直流钨丝石英卤素灯作为光源、探头视场角为8°的条件下,选 择光源入射角度150,光源距离30cm,探头垂直土样表面且距离土样15cm作为 室内土壤高光谱测试的几何条件。光谱仪进行优化后,测试25cm×25cm优 良朗伯性漫射材料聚四氟乙烯标定白板获得绝对反射率,每次测量前后都进行 标准版的测量以校准光谱仪。为减少误差,每个土样测5组反射率,最后取平均 值并记录。
    本实施例中,步骤S4中,所述土壤K值按下述公式(1)计算:
    K=ΣA/Σ(R×LS)  (1)
    其中,所述A表示潜在的多年平均年侵蚀量,所述R表示降雨侵蚀力因子, 所述K表示可蚀性因子,所述LS表示坡长因子。
    更具体为:土壤通用流失方程USLE方程,见公式(2)中:
    A=R×K×LS×C×P  (2)
    其中,所述A表示潜在的多年平均年侵蚀量,所述R表示降雨侵蚀力因子, 所述K表示土壤可蚀性因子,所述LS表示坡长因子,所述C表示植被覆盖和经营 管理因子,所述P表示水土保持措施因子(Wischmeier and Kohnson,1971)。
    在本发明中,假设管理因子(C和P)等于1,土壤通用流失方程USLE方程 简化为公式(3):
    A=R×K×LS  (3)
    因此土壤K值的计算公式(4)为:
    K=ΣA/Σ(R×LS)  (4)
    在本实施例中,步骤S5中,采用偏最小二乘方法建立所述土壤K值与所述地 表反射率反演模型的关系,并通过全波段系数大小的排列,建立土壤可蚀性反 演模型。
    在本实施例中,所述偏最小二乘方法,具体为:首先,从自变量X(x1,x2,..., xp。)中提取相互独立的成分气(h=l,2,..),从因变量Y(y1,...,yp)中提取相 互独立的成分uk(k=1,2,..),然后,建立成分uk与自变量的回归方程;其中, 所述自变量X表示土壤K值,因变量Y表示所述地表反射率反演模型中的地表反 射率。与主成分回归不同,偏最小二乘回归所提取的成分既能较好地概括自变 量系统中的信息,又能很好地解释因变量并排除系统中的噪声干扰,因而能有 效地解决自变量间多重相关性情况下的回归建模问题,其计算结果更为可靠。
    在本实施例中,所述监督分类采用下述方法:人工神经网法、波谱角制图 法或支持向量机法。
    在本实施例中,所述地表反射率反演模型中包括的算法包括:PLSR偏最小 二乘回归法。
    通过采用本发明公开的上述技术方案,得到了如下有益的效果:
    本发明依据高光谱反演理论,研究土壤理化参数对土壤反射光谱特征的影 响机理,建立土壤参数高光谱土壤反演模型。利用试验手段揭示侵蚀过程中土 壤表层形态的动态演变过程,并通过比较侵蚀前后土壤反射光谱特征的变化阐 明土壤可蚀性的动态演变与土壤反射率光谱特征的变化之间的相关关系,建立 影响可蚀性K的土壤属性的高光谱模型。
    以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通 技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰, 这些改进和润饰也应视本发明的?;し段?。

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