混合像元分解在表層土壤有機(jī)質(zhì)遙感估算中的應(yīng)用

陳東來(lái)

摘要 基于Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)，以巢湖流域?yàn)檠芯繀^(qū)，通過(guò)線性混合像元分解法從混合像元光譜中消除植被端影響，重建土壤光譜，構(gòu)建土壤有機(jī)質(zhì)遙感估算模型，并與直接基于影像光譜構(gòu)建的土壤有機(jī)質(zhì)估算模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明，通過(guò)線性混合像元分解法構(gòu)建的估算模型建模集的決定系數(shù)（R2）為0.48，均方根誤差（RMSE）為5.4 驗(yàn)證集的R2=0.46、RMSE=5.85;直接基于影像光譜構(gòu)建的土壤有機(jī)質(zhì)估算模型建模集的R2=0.36、RMSE=6.9 驗(yàn)證集的R2=0.37、RMSE=7.12。運(yùn)用線性混合像元分解法構(gòu)建的有機(jī)質(zhì)估算模型可有效抑制地表植被干擾，提高土壤有機(jī)質(zhì)遙感估算精度。

關(guān)鍵詞 Landsat 8;土壤有機(jī)質(zhì);遙感估算;混合像元分解

中圖分類(lèi)號(hào) S-127? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2021）22-0107-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.22.025

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Application of Mixed Pixel Decomposition in Remote Sensing Estimation of Surface Soil Organic Matter

CHEN Dong-lai （School of Geography and Tourism，Anhui Normal University，Wuhu，Anhui 241003）

Abstract Based on Landsat 8 OLI remote sensing image data and taking Chaohu Lake Basin as the study area，the linear mixed pixel decomposition method is used to eliminate the influence of vegetation from the mixed pixel spectrum，reconstruct the soil spectrum，build a remote sensing estimation model of soil organic matter，and compare it with the estimation model of soil organic matter constructed directly based on the image spectrum.The coefficient of determination （R2） of the estimation model modeling set constructed by the linear mixed pixel decomposition method was 0.48，the root mean square error （RMSE） was 5.4 and the R2 of the verification set was 0.4 and the RMSE was 5.85.The R2 of the soil organic matter estimation model modeling set directly based on the image spectrum was 0.3 the RMSE was 6.9 and the R2 of the verification set was 0.37，the RMSE was 7.12.The organic matter estimation model constructed by the linear mixed pixel decomposition method could effectively suppress the interference of surface vegetation and improve the accuracy of remote sensing estimation of soil organic matter.

Key words Landsat 8;Soil organic matter;Remote sensing;Mixed pixel decomposition

隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展以及各類(lèi)模型模擬精度要求的提高，用戶(hù)對(duì)土壤數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性提出了更高的要求[1]。傳統(tǒng)土壤制圖模式需要有大量的野外調(diào)查，耗時(shí)耗力，難以滿足用戶(hù)需求，迫切需要探索更為高效的制圖模式[2]。遙感、GIS等地理信息技術(shù)發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)這一高效制圖模式提供了可能[3]。利用遙感光譜快速反演土壤屬性并制圖，對(duì)于區(qū)域水土資源管理具有重要價(jià)值。但在野外環(huán)境下，受地表植被影響，純凈的土壤像元是很難獲得的。如何消除或降低植被對(duì)混合像元光譜的影響，對(duì)于提高土壤屬性遙感估算精度具有重要意義[4]。筆者擬基于Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)，以巢湖流域?yàn)檠芯繀^(qū)，對(duì)表層土壤有機(jī)質(zhì)（SOM）遙感估算方法進(jìn)行探討。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

巢湖流域位于安徽省中部（116°24′～117°55′E、30°58′～32°04′N(xiāo)），流域面積約為9 196 km2（巢湖閘以上）。地形起伏不平，海拔為2～1 500 m，以沖積平原、崗地和丘陵為主。氣候類(lèi)型是亞熱帶季風(fēng)氣候。主要土壤類(lèi)型有水稻土、黃棕壤、黃褐土、粗骨土和紫色土等。研究區(qū)土地利用類(lèi)型復(fù)雜多樣，平原區(qū)主要為農(nóng)業(yè)用地，山區(qū)為林地[5]。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)（http：//www.gscloud.cn/），成像時(shí)間為2018年11月20日，無(wú)云雪覆蓋。Landsat 8衛(wèi)星由美國(guó)宇航局（NASA）2013年2月11日發(fā)射成功，搭載2個(gè)傳感器：陸地成像儀（OLI）和熱紅外傳感器（TIRS）。其中，OLI傳感器包含9個(gè)波段：8個(gè)多光譜波段，分辨率30 m ;1個(gè)全色波段，分辨率15 m。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正和影像裁剪[6-7]。

1.3 研究方法

混合像元分解方法包括線性模型、概率模型、幾何光學(xué)模型、隨機(jī)幾何模型和模糊分析模型等[8]。該研究采用線性混合像元分解模型，該模型假設(shè)光線在像元端元間不發(fā)生相互作用，像元光譜被看成像元內(nèi)不同端元相應(yīng)光譜值（波段反射率）與其面積比的線性組合[9]，其數(shù)學(xué)模型如下：

Ri=mj=1（Rij×Fj）+ei （i=? …，n;j=? …，m）（1）

mj=1Fj=1（2）

式中，n為波段數(shù)，m為組成像元的端元總數(shù)，Ri為像元在第i波段的反射率值，F(xiàn)j為第j 類(lèi)端元的豐度，Rij為第i波段中第j類(lèi)端元的反射率值，ei為誤差，文中忽略不計(jì)。

根據(jù)消除植被影響的要求，設(shè)某一像元中植被端元的豐度為Fveg，消除植被影響后像元中剩余的其他端元豐度f(wàn)j為：

fj=Fj1-Fveg （j=? …，t）（3）

式中，t為消除植被影響后像元中剩余的其他端元總數(shù)。

經(jīng)過(guò)消除植被影響后像元重建光譜第i波段的反射率Rd為：

Rd=ti=1（fj×Rij）（4）

1.4 模型構(gòu)建和精度檢驗(yàn)

運(yùn)用多元線性逐步回歸法構(gòu)建土壤有機(jī)質(zhì)含量光譜預(yù)測(cè)模型。模型精度檢驗(yàn)通過(guò)決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）、F值檢驗(yàn)及預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值散點(diǎn)圖來(lái)進(jìn)行。R2的高低可以判斷模型結(jié)構(gòu)是否穩(wěn)定，0

2 結(jié)果與分析

2.1 利用遙感影像直接估算SOM含量

共選取了100個(gè)樣點(diǎn)的土壤數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取75%的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)作為建模集，余下25%的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集。利用建模集數(shù)據(jù)與Landsat 8? OLI的7個(gè)波段的反射率進(jìn)行多元線性逐步回歸分析[10]，構(gòu)建土壤有機(jī)質(zhì)的遙感估算模型為y=84.27x5-59.559x4-95.745x6+88.953x7+36.10 式中，y代表土壤有機(jī)質(zhì)含量，x4、x5、x6、x7分別代表Landsat 8 OLI的第4、5、6、7波段的反射率。

建模集的R2為0.3 RMSE為6.93。利用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對(duì)估算模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值散點(diǎn)圖如圖1所示，驗(yàn)證集的R2為0.37，RMSE為7.12。

2.2 基于線性混合像元分解模型估算SOM含量

運(yùn)用線性混合像元分解模型提取混合像元中特定地物的光譜，通過(guò)最小噪音分離變換（MNF）和純凈像元指數(shù)（PPI）計(jì)算找到像元內(nèi)的純凈光譜，再通過(guò)光譜識(shí)別判斷出這些純凈光譜屬于哪種地物，從而提取出地物的光譜，達(dá)到線性分解的效果[11-12]。

使用ENVI 5.2完成線性混合像元分解過(guò)程。表1為遙感影像經(jīng)過(guò)最小噪聲分離變換后獲得的7個(gè)分量的特征值以及它們的貢獻(xiàn)率。通過(guò)觀察7個(gè)分量的圖像可以發(fā)現(xiàn)前3個(gè)分量空間紋理分明，而靠后的分量空間紋理模糊，說(shuō)明噪聲多，包含的純凈光譜信息少。前3個(gè)分量對(duì)遙感圖像信息的貢獻(xiàn)率達(dá)到了86.76%，包含了影像的絕大部分信息，在計(jì)算PPI時(shí)選擇前3個(gè)分量。

基于經(jīng)過(guò)最小噪聲分離變換的影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行純凈像元指數(shù)的處理。通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，設(shè)定迭代次數(shù)10 000次，閾值2. 計(jì)算得到純像元指數(shù)圖，將PPI值大于10的像元投影到主成分空間。通過(guò)這種方法篩選出的純凈像元個(gè)數(shù)僅占像元總個(gè)數(shù)的一小部分，使得選擇端元的工作量大大減少，減小了計(jì)算的難度。在多光譜影像數(shù)據(jù)的線性混合像元分解上，端元選取以3～4個(gè)較為合適[13]，該研究最終獲取了3種不同的端元信息，見(jiàn)圖2～3。

通過(guò)波譜庫(kù)中典型植被反射光譜曲線特征判斷出端元3為植被端元，端元1、端元2為非植被端元，該研究并未對(duì)其具體端元種類(lèi)進(jìn)行研究。通過(guò)混合像元分解和波譜分析獲得各端元光譜值及其豐度值后，根據(jù)公式（3）和公式（4），對(duì)原始影像進(jìn)行“消除植被”處理，實(shí)現(xiàn)影像土壤光譜重建[14]。

基于樣點(diǎn)SOM數(shù)據(jù)和重建光譜影像的7個(gè)波段光譜反射率進(jìn)行多元線性逐步回歸分析，構(gòu)建土壤有機(jī)質(zhì)遙感估算模型為

y=91.268x5-68.465x6+58.952x7+15.58 式中，y代表土壤有機(jī)質(zhì)含量， x5、x6、x7分別代表重建光譜影像第5、6、7波段的反射率。

建模集的R2為0.48，RMSE為5.42。利用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對(duì)估算模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值散點(diǎn)圖如圖4所示，驗(yàn)證集的R2為0.4 RMSE為5.85。

2.3 模型估算精度比較

基于影像原始光譜的SOM估算模型建模集的R2=0.36、RMSE=6.93、F=12.09?；谥亟ü庾V的SOM估算模型建模集的R2=0.48、RMSE=5.42、F=21.33。基于重建光譜的SOM估算模型建模集的R2、RMSE和F值均優(yōu)于直接基于影像原始光譜估算。

利用驗(yàn)證集的25個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)2個(gè)估算模型進(jìn)行檢驗(yàn)（圖1、圖4），可以看出基于影像原始光譜的SOM估算模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值擬合度較低（R2=0.37），基于重建光譜的SOM估算模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值擬合度相對(duì)更好（R2=0.46）。

3 結(jié)論與討論

基于Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)，以巢湖流域?yàn)檠芯繀^(qū)，通過(guò)線性混合像元分解法從混合像元光譜中消除植被端影響，重建土壤光譜，構(gòu)建了SOM遙感估算模型，并與直接利用影像光譜構(gòu)建的SOM估算模型進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)基于重建光譜構(gòu)建的估算模型的R2、RMSE和F值均優(yōu)于基于遙感影像直接估算。利用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的擬合度比較，也是基于重建光譜構(gòu)建的估算模型較好。結(jié)果表明運(yùn)用線性混合像元分解法構(gòu)建基于重建光譜的SOM估算模型可有效抑制植被干擾，SOM遙感估算精度得到提高。

該研究基于線性模型進(jìn)行解混，實(shí)際情況中還包含著許多非線性情況，難免會(huì)產(chǎn)生一定誤差。在往后的研究中多采用其他的混合像元分解模型對(duì)誤差進(jìn)行修正，考慮加入高光譜遙感數(shù)據(jù)的運(yùn)用，提高土壤有機(jī)質(zhì)遙感估算的精度。

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