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自然资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (3): 121-129    DOI: 10.6046/zrzyyg.2020333
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郑州邙山枣树沟黄土剖面常量元素含量的高光谱反演
李双权1(), 马玉凤1(), 刘勋2, 李长春2, 杜军1
1.河南省科学院地理研究所,郑州 450052
2.河南理工大学,焦作 454000
Hyperspectral inversion of macro element content in loess based on the profile of Zaoshugou Village, Mangshan Mountain, Zhengzhou City
LI Shuangquan1(), MA Yufeng1(), LIU Xun2, LI Changchun2, DU Jun1
1. Institute of geography, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou 450052, China
2. Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China
全文: PDF(3711 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

黄土自身的发生和发展过程记录了丰富的历史信息,其常量元素指标能够准确地反映出气候环境的演变。高光谱遥感技术具有波段多且连续、高分辨率的优点,可用于探测土壤属性信息的细微差异,为快速有效地获取黄土基础信息提供了技术支持。本研究以郑州邙山枣树沟村黄土剖面为研究对象,结合高光谱技术,通过对平滑处理后的原始光谱、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、去包络线(CR)和倒数对数(Log (1/R)) 与黄土剖面常量元素数开展相关性分析,选出相关系数R较大的波段作为特征波段建立基于PLSR(偏最小二乘回归)的模型进行分析。研究发现: Ga,Fe,Mg元素在郑州黄土剖面中变化指示了研究区全新世中期约5 400 aBP至今经历了冷干-暖湿-冷干的的气候旋回; 黄土不同地层单元的反射光谱特征虽在整体上曲线趋势相似,但其光谱反射率表现为黄土层L0-2>黄土层L0-1>过渡层Lt>古土壤层S0-1>表土层TS的规律; 基于偏最小二乘法的邙山黄土剖面常量元素反演模型中,Fe2O3,CaO以及CaO/MgO的最佳反演模型为以FD光谱变换为自变量的PLSR模型,MgO的最佳反演模型为以CR光谱变换为自变量的PLSR模型; Fe2O3,CaO和CaO/MgO的最佳反演模型能够较好地区分不同的气候区和所在区域古气候的旋回变化,MgO能较好指示所在区域的古气候演化规律,有一定的指示参考价值。

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李双权
马玉凤
刘勋
李长春
杜军
关键词 黄土高光谱常量元素偏最小二乘法    
Abstract

The occurrence and development themselves of loess have recorded abundant historical information, and the macro element content of loess can accurately reflect the environmental evolution. Hyperspectral remote sensing technology enjoys the advantages of being multi-band, continuous, and high-resolution. Therefore, it can be used to detect subtle differences in soil attributes and thus provide technical support for the fast and effective acquisition of basic loess information. In this paper, the loess profile of Zaoshugou Village, Zhengzhou City is studied. Combining the hyperspectral technology, the correlation between the spectral data and the macro elements of the loess was analyzed according to smoothed original spectra, first-order differential (FD), second-order differential (SD), de-envelope (CR), and reciprocal logarithm (Log(1/R). A partial least square regression (PLSR) model was established using the wave band with a larger correlation coefficient R as the characteristic band. The main conclusions are as follows. The variations in Ga, Fe, and Mg elements in the loess profile indicate that the study area has experienced a cold dry - warm wet - cold dry climate cycle since the Middle Holocene about 5400 aBP. The reflectance spectra of the loess in different stratigraphic units show the characteristics with similar trends. However, their spectral reflectance is in the order of L0-2>L0-1>Lt>S0-1>TS. According to the method of partial least squares, the optimal inversion models of Fe2O3, CaO, and CaO/MgO are the PLSR model with FD spectral transformation as the independent variable, while the best inversion model of MgO is the PLSR model with CR spectral transformation as the independent variable. The optimal inversion model of Fe2O3, CaO, and CaO/MgO can effectively distinguish different climate zones and indicate palaeoclimate cycle changes in the region where the study area falls. The optimal inversion model of MgO can better indicate the palaeoclimate evolution law of the region where the study area falls and thus has a certain reference value.

Key wordsloess    hyper-spectral    macro element    partial least squares method
收稿日期: 2020-10-21      出版日期: 2021-09-24
ZTFLH:  TP79  
基金资助:河南省重点研发与推广专项“郑州大都市区生态空间优化策略研究”(202400410182);河南省科学院基本科研项目“郑州地区黄土剖面理化性质及其光谱表征研究”(200601018)
通讯作者: 马玉凤
作者简介: 李双权(1981-),男,博士,副研究员,主要研究方向为生资源环境遥感。Email: lishuangquan@mail.bnu.edu.cn
引用本文:   
李双权, 马玉凤, 刘勋, 李长春, 杜军. 郑州邙山枣树沟黄土剖面常量元素含量的高光谱反演[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 121-129.
LI Shuangquan, MA Yufeng, LIU Xun, LI Changchun, DU Jun. Hyperspectral inversion of macro element content in loess based on the profile of Zaoshugou Village, Mangshan Mountain, Zhengzhou City. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, 33(3): 121-129.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2020333      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I3/121
Fig.1  郑州邙山枣树沟黄土剖面图
等级 建模R2 验证R2 RPD 模型预测能力描述
A ≥型预测能 ≥型预测能 ≥型 最佳 模型精度极好,可以进行准确估算
B 0.67~0.89 0.63~0.79 ≥.63 较好 模型精度较好,可以达到估算要求
C 0.50~0.66 0.50~0.62 ≥.50 一般 模型精度一般,具备粗略估算能力
D <0.5 <0.5 <1.4 较差 模型精度较差,不具备估算能力
Tab.1  模型整体精度评价等级标准[16,17,18,19,20,21]
地层单元 样品
个数
Fe2O3/% CaO/% MgO/% CaO/MgO
表土层Ts 5 4.14 5.56 2.14 2.59
黄土层L0-1 6 3.62 5.24 2.06 2.54
古土壤层S0-1 20 4.39 2.23 1.92 1.16
过渡层Lt 4 4.21 3.2 2.02 1.58
黄土层L0-2 12 3.59 3.54 2.11 1.67
Tab.2  郑州市枣树沟全新世黄土-古土壤剖面常量元素分布
Fig.2  郑州市枣树沟全新世黄土-古土壤剖面常量元素变化曲线
Fig.3  不同地层单元平滑后原始光谱反射率曲线
光谱变换 原始光谱 一阶微分 二阶微分 去包络线 倒数对数
波段
Fe2O3 82 296 219 639 57
CaO 1 188 540 172 432 1574
MgO 349 182 288 310
CaO/MgO 1 187 535 179 417 1 440
最大
相关
系数
Fe2O3 -0.47 0.67 -0.54 0.57 0.47
CaO -0.44 -0.75 -0.57 -0.53 0.45
MgO -0.52 0.55 -0.45 0.29
CaO/MgO -0.43 -0.74 0.51 -0.54 0.44
对应
波段
/nm
Fe2O3 400 766 766 879 400
CaO 883 661 875 894 907
CaO/MgO 883 661 1759 894 916
Tab.3  不同变换光谱反射率与剖面常量元素相关系数的最值及对应波段
光谱变换 建模精度 验证精度 精度
等级
R2 RMSE/
(g·kg-1)
R2 RMSE/
(g·kg-1)
RPD
原始光谱 0.47 0.30 0.46 0.34 1.25 D
FD 0.79 0.19 0.68 0.27 1.62 B
SD 0.40 0.28 0.47 0.41 0.90 D
CR 0.51 0.34 0.35 0.42 1.04 D
LOG(1/R) 0.44 0.32 0.54 0.32 1.37 D
Tab.4  Fe2O3的偏最小二乘法模型的建模与验证
Fig.4  Fe2O3实测值与预测值拟合散点图
常量元素 光谱
变换
建模精度 验证精度 精度
等级
R2 RMSE/
(g·kg-1)
R2 RMSE/
(g·kg-1)
RPD
CaO FD 0.68 0.75 0.68 0.84 1. 61 B
SD 0.44 0.91 0.38 1.19 1.04 D
MgO FD 0.48 0.08 0.52 0.09 1.19 D
SD 0.43 0.08 0.38 0.11 1.06 D
CR 0.67 0.06 0.63 0.07 1.8 B
CaO/MgO FD 0.66 0.33 0.57 0.41 1.41 C
Tab.5  CaO,MgO及CaO/MgO的偏最小二乘法模型的建模与验证
Fig.5  CaO、MgO及CaO/MgO实测值与预测值拟合散点图
Fig.6  Fe2O3,CaO,MgO和CaO/MgO实测值和预测值在枣树沟剖面中的变化趋势
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