一种青海湖流域消除植被光谱对土壤光谱影响的土壤有机质含量遥感估算方法

作者：吴成永; 曹广超; 陈克龙; 毛亚辉; 王琪; 袁杰; 鄂崇毅

来源：生态科学, 2018, 37(05): 60-71.

DOI：10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.05.009

• 土壤有机质
• 遥感反演
• 反照率
• 梯形方法

基于遥感技术手段快速测定区域尺度土壤有机质含量(SOM),对气候、陆地生态系统和农业等领域具有重要的作用和意义。但现有的多光谱遥感影像因其波段宽度较窄,包含的土壤有机质信息有限,导致其估算结果的可靠性与精度较低。为此,以青海湖流域为实证试验区,将2016年9月底(此时,青海湖流域牧草等植被停止生长,土壤有机质积累达到全年最高)地面采集并测定的土壤有机质含量数据与同时期MODIS黑空BRDF/Albedo产品的宽、窄波段进行了对比与检验。发现:BRDF/Albedo宽波段的相关性(近红外、短波波段相关系数分别为0.704和0.670)高于窄波段相关性(第2, 5, 6波段的相关系数分别是0.583、0.631和0.625),证实了宽波段含有更加丰富、完整的土壤有机质含量信息。为了进一步提高SOM估算的精度,基于梯形方法构建了宽波段近红外反照率/植被覆盖度梯形特征空间,从宽波段近红外反照率(包含植被、土壤混合光谱)中成功分离出裸土反照率,并分别构建了SOM遥感估算模型。经验证,消除了植被对土壤光谱影响的裸土反照率模型精度(均方根误差为16.87、平均绝对百分比误差为30.0%,希尔不等系数为0.22)高于宽波段近红外反照率模型精度(均方根误差为20.12、平均绝对百分比误差为31.0%,希尔不等系数为0.27)。该方法简单易操作,不仅有助于提高表层土壤有机质含量遥感估算的精度,也可为土壤其他属性如N, P等元素含量的遥感估算提供了新思路。

• 单位
  青海师范大学