土壤氮、磷、钾含量的高光谱遥感探测方法

长期以来，众多学者围绕土壤光谱反射率与有机质含量的相关性进行了大量的研究]。本文简单总结了土壤氮、磷、钾含量的高光谱遥感探测方法。

研究背景

2017年，西安煤航遥感信息有限公司承担的“基于多平台精准探测技术的兵团主要农作物种植云服务体系研究”项目，主要任务是在获取研究区典型区域无人机高光谱图像和卫星遥感图像，开展地面土壤与植被光谱测试分析、土壤采样与肥力分析，开展土壤墒情、长势遥感监测分析，建立基于高光谱和多光谱遥感图像的土壤有机质、有效磷。有效钾的丰度信息提取模型，为农业生产提供有效服务。

在植物生长期开展了两次无人机高光谱飞行，同步开展了实地调查和土壤采样，进行了土壤肥力化验分析（有机质、有效磷、有效钾、水解性氮），以卫星多光谱、航空高光谱、实测光谱数据为基础，结合外业调绘的相关数据、化验分析数据，开展了土壤墒情、肥力、植被长势、估产等遥感专题分析，构建了相应的信息提取模型；在此基础上进行了信息提取系统的研发工作。

研究方法

1. 野外数据采集与调查

①无人机高光谱遥感飞行。采用大疆M600 PRO无人机搭载Gaiasky-高光谱相机，用于对土壤肥力、土壤墒情和植被长势、估产等农情专题要素的高光谱和多光谱遥感探测可行性研究

②同步外业调查和土壤光谱测试。在高光谱遥感成像的同时，在实验区范围内以大致等距离的网格节点进行 GPS定标、光谱测试和土壤采样。

③土壤样本化验分析。选择了示范区全区50个土壤样品进行化有机质、有效氨、磷、钾化验分析。对化验分析结果进行统计分析。

2土壤光谱曲线特征分析

土壤光谱反射率与土壤中有机质含量呈明显负相关性，即随土壤中有机质含量的增大，土壤反射率降低参见图1；有效磷、速效钾的含量与土壤反射率整体呈负相关性；而水解性氮含量与土壤反射率相关性不明显。当土壤有机质含量变化不大时，土壤中速效钾含量与波长在1700~1 750 nm范围内反射率最大值与最小值的比值成整体呈正相关。

3 土壤肥力反演模型构建

结合土壤有机质、有效钾、有效磷含量与土壤实测反射率相关性分析结果，选择相关系数最大的波段建立对应反演模型，为了实现基于实测光谱曲线土壤肥力高光谱反演模型的卫星遥感数据土壤反演模型的优化，将参与建模的波段反射率采用算术加权平均法进行重采样，参与加权平均的波长范围与Landsat8的红、绿、蓝、近红外波段的波长范围相同。然后再用这些结果进行回归分析，得到土壤有机质、有效钾、有效磷的反演模型如表2、表3、表4，表中给出了土壤有机质、有效钾、有效磷高光谱拟合分析的最佳波段及相应与多光谱波段区间的拟合分析公式。