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土壤有机质(soil organic matter,SOM)及土壤水分(soil moisture,SM)含量变化是精准农业需要从土壤中获取的重要信息。掌握土壤有机质及水含量的变化是观测土壤的发育状况及时空变化规律等的基础,能为研究、保护土壤提供可靠的资料。迅猛发展的高光谱遥感技术凭借其能够获取丰富光谱信息的观测能力将逐步取代传统化学分析方法,从而成为土壤组分含量变化监测的主力方法之一。然而,目前土壤含水量及有机质含量反演模型大多为统计模型,缺乏完备的物理基础,且反演精度和模型的适用范围有限。因此,通过对土壤含水量及有机质含量反演半经验模型的构建,可以解决建立土壤特征参量与光谱信息之间的对应关系这一科学问题,从而实现对土壤有机质和水含量大范围,高精度的监测。此外,在实际应用中发现,光谱范围、光谱分辨率、信噪比等参数直接影响反演精度,对光谱遥感参数与反演精度关系研究的不足制约了数据应用领域的拓展和深入。将应用需求作为光谱遥感仪器研制的出发点和落脚点,利用所构建的土壤有机质和水含量反演模型及模型的反向形式,选取土壤有机质和含水量的敏感波长、最佳光谱分辨率以及适用的信噪比范围,使光谱遥感仪器研制更具针对性和有效性。本论文针对土壤有机质和水含量反演及光谱遥感参数研究,主要开展了以下研究工作:针对土壤含水量反演精度有待提高的问题,本研究基于Kubelka-Munk(KM)理论构建了土壤含水量反演半经验模型,深入探究了土壤含水量与反射率的关系。通过研究土壤含水量与KM模型中常被视为需要反演的未知参数或常数的漫反射率_∞的关系,从而将土壤含水量信息引入到KM模型中,进而基于KM理论构建了土壤含水量反演半经验模型。利用四种土壤的实验数据验证了模型的有效性。结果表明,在470-2400nm波长范围内,四种土壤的预测均方根误差(RMSEP)基本小于1.7%,决定系数(R~2)均大于85%,相对分析误差(RPD)均大于2.5。因此,本研究所构建的土壤含水量反演模型具有较高的预测精度,可以很好地应用于不同种类土壤的含水量估测。该土壤含水量反演半经验模型的构建对掌握土壤水分的时空变异规律具有重大意义,并为后续选取土壤含水量敏感波长、最佳光谱分辨率以及适用的信噪比范围的研究提供强有力的工具。考虑到目前有机质含量反演模型大多为统计模型,缺乏完备的物理基础,且反演精度和模型的适用范围有限等问题,本研究构建用于反演土壤有机质含量的半经验模型,为估测有机质含量提供了新方法。首先基于KM理论推导反射率R与变换反射率r之间的关系,然后使用与有机质含量相关的吸收系数及散射系数将土壤有机质含量引入模型,从而构建了土壤有机质含量反演模型。利用验证集数据验证了模型的有效性和可靠性。结果表明,在450-2400nm波长范围内,模型具有很高的估测精度,尤其在552-950nm波长范围内,模型精度最高(RMSEP:0.18%,R~2:89.9%,RPD:3.2)。相比目前有机质含量估测大多采用的统计模型,该模型具有更强的理论基础和适用性,能克服在大区域反演土壤有机质含量受到的限制。土壤有机质含量反演半经验模型的构建为后续选取土壤有机质敏感波长、最佳光谱分辨率以及适用的信噪比范围的研究提供强有力的工具。为使仪器研制更具针对性和有效性,本文基于所构建的土壤有机质和水含量反演模型及模型的反向形式,对光谱遥感参数进行了研究:(1)考虑到传统的波长选择方法需要大量的实际测量数据,其性能与“训练数据”的质量和代表性直接相关等问题,提出了基于土壤辐射传输模型(土壤有机质和水含量反演模型的反向形式)的敏感性分析--连续投影法联合选取敏感波长的方法。使用实验数据集在选定的波长上进行土壤组分含量反演估测,验证该方法的有效性,并与传统波长选择方法进行了对比分析。研究结果表明:土壤有机质的敏感波长区间为450-1020nm,有机质敏感波长点为468nm、476nm、496nm、599nm、775nm以及900nm,在选定的六个波长处有机质含量的反演精度均较高(RMSEP<0.234%),特别是在599nm,有机质含量估测的准确性最高,RMSEP为0.176%,R~2为90.4%;土壤含水量的敏感波长区间为853-1125nm和1900-1988 nm,土壤含水量敏感波长点为1010nm、1068nm、1915nm、1946nm以及1988nm,在选定的5个波长处土壤含水量的反演精度均较高(RMSEP<1.21%),特别是在1915nm,土壤含水量估测的准确性最高,RMSEP为1.04%。(2)在选取的敏感波长范围对光谱数据进行重采样得到不同光谱分辨率的数据,探究光谱分辨率对本研究所构建模型的反演精度的影响,从而在相对应的敏感波长范围确定土壤养分的最佳光谱分辨率。研究结果表明:在土壤有机质敏感波长区间上,光谱分辨率小于17nm时反演精度均较高;在土壤有机质敏感波长点上,光谱分辨率为13nm时反演精度最高;在土壤含水量敏感波长区间上,光谱分辨率小于29nm时反演精度均较高;在土壤含水量敏感波长点上,光谱分辨率为34nm时反演精度最高。(3)通过给土壤辐射传输模型模拟的无噪光谱数据加上高斯随机噪声,以模拟不同信噪比下的光谱数据。研究不同信噪比对所构建模型的反演精度的影响,得出能用于土壤理化成分定量测量的信噪比范围。研究结果表明:在有机质敏感波长区间,光谱分辨率为17nm时,适用的信噪比范围为140至340;在有机质敏感波长点,光谱分辨率为13nm时,适用的信噪比范围为150至360;在含水量敏感波长区间,光谱分辨率为29nm时,适用的信噪比范围为150至340;在含水量敏感波长点,光谱分辨率为34nm时,适用的信噪比范围为150至350。研究成果为基于光谱遥感的土壤有机质和水含量定量反演、专用速测光谱仪器的开发提供坚实的理论支撑与技术支持。