基于高光谱遥感的土壤成分反演机理研究
2022.06.07
一是提出了一种有效的基于Kubelka-Munk理论的修正厚度方程，构建高光谱土壤有机质物理反演模型。解决Kubelka-Munk理论中的散射系数求解困难问题，弥补当前以统计方法为主的土壤有机质反演模型缺陷，提供具有物理机理解释特性的反演方案。二是针对航空高光谱数据受水分扰动，提出了基于Kubelka-Munk理论的航空成像高光谱数据水分去除模型。该模型能够最大化保留光谱特征的同时显著提高土壤有机质在航空成像高光谱数据中的特征表达，具有泛化性强、精度高的特点。三是提出了基于半监督深度回归的土壤参量反演模型。结合地理学第一定律，引入空间邻近度策略至半监督样本增选过程，充分挖掘航空高光谱数据空间维上的特征信息，增加伪标签样本解决样本不足导致的过拟合现象。加入动态自更新与参数共享机制构建半监督深度回归模型，提高基于数据驱动的土壤成分反演模型精度。最终形成以辐射传输机理为基础的土壤成分耦合遥感物理反演模型和统计回归反演模型的高光谱反演统一体系。
成果应用于吉林省伊通满族自治县受金矿活动影响的耕地土壤成分监测，监测范围达100平方公里，为保护耕地土壤质量，建立简单、快速、高精度的土壤质量估算模型，获取研究区精准的土壤成分空间分布特征，分析并取得了研究区的污染源与汇，为推进东北耕地土壤质量监测的数字化发展，农业生产等提供精准的土壤质量信息，为现代精准农业提供智力保障和决策支撑。
成果应用于吉林省伊通满族自治县受金矿活动影响的耕地土壤成分监测，监测范围达100平方公里，为保护耕地土壤质量，建立简单、快速、高精度的土壤质量估算模型，获取研究区精准的土壤成分空间分布特征，分析并取得了研究区的污染源与汇，为推进东北耕地土壤质量监测的数字化发展，农业生产等提供精准的土壤质量信息，为现代精准农业提供智力保障和决策支撑。