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设施农业2023-0727农业工程技术（设施农业）基于高光谱遥感的土壤有机质反演模型研究进展*摘要:利用高光谱遥感反演土壤有机质与传统的化学分析方式有很大的优势，促进现代农业的发展。
国内外利用高光谱反演土壤有机质含量模型进行了大量的研究，从最初的线性回归模型发展到如今较为复杂的非线性模型，该文总结了常见的高光谱对有机质含量建模方法与模型特点。
通过分析总结前人的研究发现，目前土壤有机质含量模型研究进展主要有运用的模型复杂化、反演模型的评价方法多样化、多种建模方法综合应用及深度学习大数据分析新技术更加普遍。
关键词: 高光谱遥感；土壤有机质含量；反演模型土壤有机质是衡量土壤肥力的重要指标，是维持农业健康发展、土地质量评价的重要考虑因素[1]。
传统的土壤有机质化学测定方法试剂消耗量大、具有一定危险性、对操作人员有专业性要求等原因，难以做到迅速、大规模和周期性地土壤有机质含量测定[2]。
而高光谱遥感可以快速地进行大范围、周期性、快速的特点受到人们的关注。
利用高光谱反演土壤有机质含量最重要的是建立土壤高光谱信息与有机质含量之间的联系。
目前利用高光谱遥感反演土壤有机质含量的模型中，大体可以分为两大类。
一类是线性模型。
例如：偏最小二乘法，多元线性回归模型；另一类是非线性模型。
例如：反向神经网络，随机森林，支持向量机等。
根据目前的研究进展，总结了现阶段利用高光谱遥感反演土壤有机质含量方法和模型的特点。
1 土壤有机质的高光谱反演模型发展历程1965年，Bowers 等[3]开始研究土壤与光谱反射之间的关系时就发现土壤有机质含量与光谱反射之间存在负相关的关系。
21世纪前，主要是研究土壤有机质与高光谱反射率之间的定性关系上的研究，处于探索阶段，研究样本数量较少，使用的模型主要以多元线性回归，偏最小二乘回归等线性方法为主[4]。
近年来随着研究的深入与研究工具的进步，更多的模型方法，研究方式的韦森超1，梁立恒1，董炜华1**，李晓强1，邓守奇1,2（1.长春师范大学地理科学学院，吉林 长春 130123；2.长春文理高中，吉林 长春 130062）改进，比如机器学习与深度学习[5]。
高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展茅恒昌（北京师范大学资源与环境学院，北京 100875）摘 要：随着生活质量要求的逐渐提升，高光谱技术在现代农业的发展中起到重要的作用。
文章通过对高光谱技术在农业遥感中的应用现状进行分析，以此深入研究高光谱技术在农业遥感中应用。
通过农业作物产量品质、生长情况以及生长性状进行全面的发展。
通过对现阶段研究情况的总结和分析，推动高光谱技术在农业遥感中的应用，从根本上提升国家农业种植的综合能力。
关键词：高光谱技术；农业遥感；生长性状中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1672-3872（2017）22-0088-01——————————————作者简介： 茅恒昌（1983-），男，安徽阜阳人，硕士在读，研究方向：农业遥感。
1 高光谱技术在农业遥感中的发展方向现阶段，精细农业成为国家农业现代化发展的主要目标和方向，而高光谱遥感技术在农业监测方面展现出来的快速高效、精准无损的特点，让其成为农业遥感监测中的重要应用手段。
精细农业是一种结合信息、生物以及工程等多种高新技术为一体的现代化农业管理手段，通过科学系统的管理方法提高农业资源的利用效率，在保证环境无污染的情况下，提升农产品的产量和质量。
考虑到精细农业对数据和信息的需求，传统的分析方法无法满足现代化农业发展，因此将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统都应用到农业监测中。
农业遥感属于这三种技术其中之一，根据监测的不同类型分为农作物的土壤成分遥感信息模型、作物灾害估计遥感分析模型等。
而高光谱技术作为遥感技术中的重要手段，在国家现代化精细农业的发展中得到了广泛的应用。
利用高光谱技术获取相比传统分析技术中更加完整准确的农业作物参数，为农业作物的管理和种植提供保障。
2 高光谱技术在农业遥感中的具体应用2.1 农业作物生长长势监测1）叶面积指数。
高光谱遥感技术因为不会对作物造成破坏的特点，因而被应用到监测作物的叶面积上，弥补传统获取农业作物叶面积指数的耗时过长等缺点，以最小的破坏，获取最精准的叶面积指数。
水质高光谱遥感反演模型建立及优化研究
1. 什么是水质高光谱遥感反演？
水质高光谱遥感反演是利用高光谱遥感技术获取水体表面反射率谱，通过反演模型计算出水质参数的一种方法。
2. 建立水质高光谱遥感反演模型的步骤是什么？
建立水质高光谱遥感反演模型的步骤包括选取适当的反演波段、获取实验数据、确定反演算法、建立反演模型和模型验证等。
3. 水质高光谱遥感反演模型的建立和优化的意义是什么？
水质高光谱遥感反演模型的建立和优化可以为水环境监测和管理提供重要的数据支持，为水质状况评估和污染控制提供科学依据，有助于提高水环境质量和生态环境保护水平。
基于无人机高光谱遥感的水质参数反演研究发布时间：2022-04-21T07:17:25.620Z 来源：《中国科技信息》2022年1月中作者：寇立权[导读]天津市政工程设计研究总院有限公司寇立权 300000摘要：为准确、合理地对大面积的河流进行水体富营养化监测及评价，本文将流经山东德州与河北沧州交界的漳卫新河部分区域作为研究区域，获取整条河段水体高光谱数据和对20个采水样进行了指标测定。
然后经数据归一化处理、一阶微分处理的手段对获取的高光谱数据进行分析，获取各水质参数的敏感波段，进而对漳卫新河水体中的总氮(TN)、总磷(TP)的进行高光谱模型构建，分析结果发现：①漳卫新河总氮的敏感波段为657.7nm和926.3nm，总磷的敏感波段为445.2nm和762.8nm；②一阶微分处理的相关效果优于归一化处理，归一化加一阶微分处理的效果优于一阶微分处理的效果。
关键词：无人机；高光谱；总氮；总磷；反演1．概述河流与人类生活的环境愈来愈密切，但由于河流长期暴露于地表，其中氮、磷等物质成为导致藻类大量繁殖和水体富营养化的关键因子，因此,对水体中的氮、磷等元素进行大范围监测具有重要意义。
传统的监测方法通常使用定点定剖面采样分析的方法，不能够及时给出这些水质参数的时空间分布状况。
通过遥感反演的方法获取水体中的氮、磷等物质的含量，从宏观角度获取的监测数据，有效地改变了传统的监测方式，告别了耗时、费力、片面的局面，实现了由点到面的提升。
此外，搭载在飞机平台的高光谱成像仪相比于搭载在卫星上的成像仪，有着更高的光谱分辨率和空间分辨率，在2005年段洪涛等根据高光谱数据与实测叶绿素a、总磷、总氮数据之间的相关关系，从而对水体中总磷、总氮进行了反演[1]；在2017年张海威等对艾比湖流域地表进行了总磷、氨氮、水体悬浮物光谱诊断，采用微分法和反射率变换法以及偏最小二乘法有效地反演了TN、TP、SS空间分布特征[2]。
2.研究区概况测区位于德州市区东北方向2公里处，监测河段平均河宽90米。
