【48812】运用无人机高光谱图画和小型校准数据集对田间土壤有机质进行高分辨率测绘

更新时间：2024-04-16  作者: 应力检测

  快速获取田间标准土壤有机质（SOM）的高分辨率空间散布关于精准农业至关重要。无人机成像高光谱技能以其高空间分辨率和时效性，可以添补地上监测和遥感的研讨空白。本研讨旨在测验在我国东北典型低地形黑土区域运用无人机高光谱数据（400–1000 nm）和小型校准样本集进行1 m分辨率SOM绘图的可行性。

  然后对每 1 × 1 m 内提取的光谱进行平均以代表该网格的光谱。在运用各种光谱预处理（包含吸光度转化、多重散射校对、Savitzky-Golay 滑润滤波和一阶微分）后，SOM 光谱相关系数的肯定最大值从 0.41 添加到 0.58。最佳随机森林（RF）模型的重要性剖析标明，SOM 的特征波段坐落 450-600 和 750-900 nm 区域。当运用RF模型时，无人机高光谱数据（UAV-RF）可以成功猜测SOM，R 为0.53，RMSE为1.48 g kg−1。

  然后将猜测精度与运用相同数量校准样本的一般克里金法（OK）和依据近端传感的射频模型（PS-RF）取得的猜测精度作比较。但是，因为采样密度较低，OK 办法无法猜测 SOM 精度（RMSE = 2.17 g kg−1；R2 = 0.02）。半协方差函数无法有用描绘SOM的空间变异性。当采样密度添加到50×50 m时，OK成功猜测了SOM，RMSE = 1.37 g kg−1，R2 = 0.59，其成果与UAV-RF的成果适当。PS-RF的猜测精度与UAV-RF根本共同，RMSE值分别为1.41 g kg−1和1.48 g kg−1，R2值分别为0.57和0.53，标明依据UAV的SOM猜测是可行的。

  Resonon公司的Resonon-Pika-L高光谱成像仪由高光谱成像光谱仪、六旋翼无人机、GPS和计算机组成。于2020年6月15日获取了掩盖整个研讨区、像素巨细为0.05×0.05 m的高光谱图画。高光谱图画提取的光谱规模为400~1000 nm，光谱分辨率为2.1 nm。

  通过 (a) 吸光度转化、(b) 乘性散射校对、(c) Savitzky–Golay 后土壤有机质 (SOM) 与土壤光谱特征的相关系数（窗口巨细为 5，拟合次数为 2） ）和（d）一阶导数办法。

  依据Pearson相关系数的肯定值点评预处理办法的功能，以挑选最佳的预处理办法组合。如所示，依据吸光度转化的MSC后，最小相关系数值产生显着的改变（450-500 nm处为-0.4-0.6），整体相关系数在600-700 nm处添加，相关系数肯定值最大 在 700–800 nm 处添加，相关系数产生显着的改变（800–900 nm 处为 -0.35–0.3 至 -0.5–0.3）。

  01吸光度转化、MSC、SG 和 FD 技能对SOM的猜测作用杰出。通过这些预处理后，光谱和 SOM 之间的肯定最大相关系数从 0.41 添加到 0.58。

  03选用100 m × 100 m网格采样规划，UAV-RF模型猜测SOM的R2为0.53，RMSE为1.48 g kg−1，而选用相同采样战略的OK办法未能猜测SOM（RMSE = 2.17g kg−1；R2 = 0.02)。猜测精度较差是因为样本密度低然后削弱了半协方差函数描绘SOM空间变异性的才能。只有当采样密度添加时，才能用 OK 成功猜测 SOM，其成果与UAV-RF适当。

  04依据PS-RF的SOM猜测成果与依据UAV-RF的猜测成果根本共同，RMSE值为1.41 g kg−1和1.48 g kg−1，R2值为0.57和0.53。这些研讨成果为未来研讨和开展无人机高光谱技能在削减样本量的情况下进行SOM猜测供给了参阅。

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