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引言

本文以山西省長(zhǎng)治王莊煤礦周邊3種處于不同沉陷階段的耕地為例，在研究區(qū)內(nèi)進(jìn)行樣品采集，并使用無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)進(jìn)行影像獲取，利用多元線(xiàn)性回歸、偏最小二乘回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種模型對(duì)有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，將優(yōu)選模型代入無(wú)人機(jī)高光譜影像進(jìn)行有機(jī)質(zhì)填圖，得到耕地范圍內(nèi)的有機(jī)質(zhì)分布情況，并對(duì)處于不同沉陷階段的耕地土壤有機(jī)質(zhì)空間分布差異情況及驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析討論，為無(wú)人機(jī)高光譜遙感在礦區(qū)復(fù)墾、養(yǎng)分快速估測(cè)等提供參考。

2、材料與方法

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于長(zhǎng)治市王莊煤礦（112°58′25″E～113°03′21″E，36°14′04″N～36°24′35″N），地處潞安礦區(qū)的東北部，跨長(zhǎng)治市潞州區(qū)、屯留縣、襄垣縣3個(gè)行政區(qū)，地處黃土高原暖溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，溫差變化大，年平均氣溫8.9℃。研究區(qū)土壤以碳酸鹽褐土和草甸土為主，其中礦區(qū)內(nèi)主要分布碳酸鹽褐土，自然肥力較高，有明顯的黏化質(zhì)和鈣化質(zhì)，田塊呈連片化分布。王莊煤礦的生產(chǎn)能力為596×104t/a，多年的開(kāi)采活動(dòng)導(dǎo)致井田內(nèi)形成了大范圍的采煤塌陷區(qū)，對(duì)當(dāng)?shù)氐耐恋刭Y源、生態(tài)環(huán)境及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了明顯影響。在研究區(qū)內(nèi)選定3個(gè)試驗(yàn)小區(qū)，其中試驗(yàn)小區(qū)A為煤炭開(kāi)采擾動(dòng)區(qū)農(nóng)田，試驗(yàn)小區(qū)B為煤炭開(kāi)采擾動(dòng)穩(wěn)沉區(qū)農(nóng)田，試驗(yàn)小區(qū)C為煤炭開(kāi)采未擾動(dòng)區(qū)農(nóng)田，3個(gè)試驗(yàn)小區(qū)面積均為1.4hm2，均位于王莊煤礦平原區(qū)，屬同一農(nóng)業(yè)種植區(qū)域。煤炭開(kāi)采前，3個(gè)小區(qū)的氣候、地貌、土壤特征一致，作物類(lèi)型為春玉米，于每年4月采用旋耕機(jī)作業(yè)整地，10月收割，一年一熟；煤炭開(kāi)采后的地表裂縫經(jīng)過(guò)掩埋推平，種植作物類(lèi)型和耕作方式與開(kāi)采前一致，但由于煤炭開(kāi)采沉陷使3個(gè)小區(qū)分別處于開(kāi)采擾動(dòng)、穩(wěn)沉和未擾動(dòng)3個(gè)不同階段，生態(tài)驅(qū)動(dòng)因素發(fā)生變化，導(dǎo)致土壤理化性質(zhì)、地表植被、人類(lèi)管理方式發(fā)生改變。

圖 1 研究區(qū)概況

表 1 樣品有機(jī)質(zhì)含量

2.2 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

2.2.1 土壤樣品采集與處理

2020年分別在煤炭開(kāi)采擾動(dòng)區(qū)（擾動(dòng)區(qū)），煤炭開(kāi)采擾動(dòng)穩(wěn)沉區(qū)（穩(wěn)沉區(qū)）及煤炭開(kāi)采未擾動(dòng)區(qū)（對(duì)照區(qū)）內(nèi)按棋盤(pán)式布點(diǎn)，利用取土器采集地面表層0～20cm深度的土壤，每個(gè)采樣點(diǎn)按中心點(diǎn)周?chē)鶻形的5個(gè)樣地土壤混合為一個(gè)土樣。若采樣點(diǎn)落在農(nóng)田設(shè)施上則取附近耕地土壤代替，同時(shí)使用GPS記錄采樣點(diǎn)地理坐標(biāo)。將采集的57個(gè)土樣送回實(shí)驗(yàn)室，待風(fēng)干、研磨、過(guò)篩后將土樣分為兩部分，一部分過(guò)0.15mm篩，用于進(jìn)行土壤養(yǎng)分理化性質(zhì)實(shí)驗(yàn)，采用重鉻酸鉀外加熱法測(cè)定有機(jī)質(zhì)含量，測(cè)定結(jié)果如表1，另一部分用于室內(nèi)土壤光譜測(cè)量。

2.2.2 無(wú)人機(jī)影像獲取與預(yù)處理

在所選3個(gè)試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)，采用無(wú)人機(jī)搭載高光譜光譜儀于2020年 10月30日飛行拍攝高光譜影像，拍攝時(shí)段選擇當(dāng)?shù)貢r(shí)間10:00—15:00，此時(shí)段內(nèi)有足夠的太陽(yáng)高度角，光照條件穩(wěn)定；地面能見(jiàn)度不小于15km，無(wú)卷云、濃積云等；測(cè)量時(shí)間內(nèi)空中風(fēng)力小于4 級(jí)，地面風(fēng)力小于3級(jí)：飛行高度100m，速度4m/s。對(duì)高光譜影像進(jìn)行輻射率轉(zhuǎn)換、反射率轉(zhuǎn)換、幾何校正、大氣校正、鑲嵌和裁剪、道路掩膜等預(yù)處理，結(jié)果如圖2所示。

圖2 預(yù)處理后高光譜影像

3、結(jié)果與分析

3.1 特征波段選擇

將原始土壤光譜曲線(xiàn)及4種不同形式變換的土壤光譜曲線(xiàn)與實(shí)測(cè)樣本有機(jī)質(zhì)含量做相關(guān)性分析，計(jì)算光譜與土壤有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如圖3所示。

圖3 土壤有機(jī)質(zhì)與各種光譜變換形式相關(guān)性分析

從圖3中可以看出，未經(jīng)變換和經(jīng)過(guò)倒數(shù)變換的反射率光譜曲線(xiàn)與有機(jī)質(zhì)呈整體正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)低于0.4。反射率光譜曲線(xiàn)經(jīng)過(guò)一階微分變換與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性有所增強(qiáng)，表現(xiàn)為在386.64～414.25nm內(nèi)正相關(guān)，在414.25～835.76、875.18～1 012.93nm內(nèi)負(fù)相關(guān)。反射率光譜曲線(xiàn)經(jīng)過(guò)二階微分變換與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性增強(qiáng)最為明顯，相關(guān)系數(shù)曲線(xiàn)波動(dòng)劇烈，與有機(jī)質(zhì)含量正相關(guān)系數(shù)的峰值主要位于1021.92、1017.42、805.27、 744.77nm處，最大正相關(guān)系數(shù)為0.61，負(fù)相關(guān)系數(shù)的峰值主要位于680.62、655.16、650.93nm附近，最大負(fù)相關(guān)系數(shù)為-0.62。反射率光譜曲線(xiàn)經(jīng)過(guò)多元散射校正變換與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)系數(shù)曲線(xiàn)整體呈現(xiàn)為“M”型，相關(guān)系數(shù)曲線(xiàn)存在兩個(gè)正峰值，主要位于932.58nm和471.94nm處，最大相關(guān)系數(shù)位于932.58nm附近，相關(guān)系數(shù)為 0.63。

通過(guò)分析不同光譜變換與土壤有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)性，篩選出的特征波段如表2所示

表2 不同光譜變換下的有機(jī)質(zhì)特征波段

3.2 建模結(jié)果

3.2.1 經(jīng)過(guò)光譜變換篩選出的特征波段建模結(jié)果

在軟件中分別構(gòu)建多元線(xiàn)性回歸模型和偏最小二乘回歸模型，對(duì)有機(jī)質(zhì)實(shí)測(cè)值與經(jīng)過(guò)不同光譜變換方式篩選出的特征波段光譜反射率進(jìn)行回歸分析，并驗(yàn)證模型精度。3 種模型精度評(píng)價(jià)指標(biāo)均選用決定系數(shù)R2和均方根誤差RMSE，模型精度評(píng)價(jià)結(jié)果和模型預(yù)測(cè)結(jié)果如表3所示。

表3 3種模型預(yù)測(cè)有機(jī)質(zhì)含量精度評(píng)價(jià)

從表3可以看出，利用多元線(xiàn)性回歸模型建立的有機(jī)質(zhì)反演結(jié)果中，4種光譜變換方式用于有機(jī)質(zhì)反演建模整體精度不高，其中倒數(shù)、一階微分、二階微分變換方式建模和驗(yàn)證集 R2不足0.5，比未變換的光譜建模精度更低，多元散射校正變換方式建模和預(yù)測(cè)R2分別為0.699和0.654，為同組最高，可用于粗略估計(jì)有機(jī)質(zhì)含量。利用偏最小二乘回歸模型建立的有機(jī)質(zhì)反演結(jié)果中，對(duì)特征波段光譜反射率做倒數(shù)、二階微分、多元散射校正變換的模型的建模R2都達(dá)到0.6以上，相比未經(jīng)變換的特征波段建模精度大幅提高，模型的擬合效果較好，其中，多元散射校正變換的建模和驗(yàn)證R2均達(dá)到0.8以上，具有較高的預(yù)測(cè)精度。

4、討論

本文探索了高光譜數(shù)據(jù)用于土壤有機(jī)質(zhì)含量預(yù)測(cè)和無(wú)人機(jī)高光譜影像用于分析煤炭開(kāi)采對(duì)耕地土壤有機(jī)質(zhì)含量影響的適用性，通過(guò)將變換處理后的土壤光譜與實(shí)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行相關(guān)性分析，提取相關(guān)系數(shù)較高的光譜波段，研究發(fā)現(xiàn)有機(jī)質(zhì)含量與多元散射校正后的光譜反射率相關(guān)系數(shù)最高，敏感波段為463.75～492.45nm，870.79～932.58nm處。對(duì)不同光譜變換方式下篩選出的特征波段分別使用多元線(xiàn)性回歸、偏最小二乘回歸、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型構(gòu)建，結(jié)果表明相較于多元線(xiàn)性回歸模型而言，偏最小二乘回歸和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的精度。對(duì)比幾種光譜變換形式，經(jīng)過(guò)多元散射校正變換的建模結(jié)果更好。將無(wú)人機(jī)航拍的高光譜影像基于模型進(jìn)行有機(jī)質(zhì)含量估測(cè)，得到土壤有機(jī)質(zhì)含量的空間分布規(guī)律為煤炭開(kāi)采未擾動(dòng)區(qū)耕地>煤炭開(kāi)采擾動(dòng)區(qū)耕地>煤炭開(kāi)采擾動(dòng)穩(wěn)沉區(qū)耕地，這是因?yàn)槊禾块_(kāi)采導(dǎo)致多方面驅(qū)動(dòng)因子變化。