高光譜結(jié)合聚類(lèi)分析方法在土壤類(lèi)型區(qū)分中的應(yīng)用.pdf

1、不同類(lèi)型的土壤樣品高光譜數(shù)據(jù)及其包含的光譜特征信息可以反映出土壤樣品理化特性以及機(jī)械組成。相較于傳統(tǒng)的土壤類(lèi)型研究方法，利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤類(lèi)型識(shí)別研究更加高效、精確、經(jīng)濟(jì)。本文通過(guò)荷蘭Avantes公司所生產(chǎn)的兩種型號(hào)分別為Avaspec-2048×14、Avaspec-NIR256-2.5的地物光譜儀，獲取到鐵質(zhì)濕潤(rùn)淋溶土、簡(jiǎn)育水耕人為土、潛育水耕人為土、鐵聚水耕人為土、簡(jiǎn)育濕潤(rùn)雛形土、酸性濕潤(rùn)雛形土、紫色濕潤(rùn)雛形土、淡色潮濕雛形

2、土等8個(gè)不同土類(lèi)，38個(gè)剖面，共126個(gè)土壤樣品的室內(nèi)高光譜數(shù)據(jù)，之后對(duì)原始高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)方法與連續(xù)統(tǒng)去除等不同的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方式，分析變換后的高光譜數(shù)據(jù)體現(xiàn)出的特征信息，同時(shí)以經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換的光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)聚類(lèi)分析中的K均值聚類(lèi)以及模糊C均值聚類(lèi)算法進(jìn)行土壤類(lèi)型識(shí)別，最終達(dá)到了高光譜數(shù)據(jù)結(jié)合聚類(lèi)方法區(qū)分土壤類(lèi)型目的。研究結(jié)果如下：
　　(1)平滑去噪可以讓光譜曲線在保留本身特征的前提下，最大限度的消除由

3、室內(nèi)環(huán)境以及光譜儀本身帶來(lái)的噪聲影響。所有土壤剖面在整個(gè)可見(jiàn)光-近紅外范圍(400-2300nm)內(nèi)的高光譜數(shù)據(jù)均包含了豐富的光譜信息，其中光譜曲線在400-700nm波段范圍內(nèi)反射率數(shù)值隨著波長(zhǎng)的增加而提高；700-2200nm范圍內(nèi)各個(gè)土壤樣品光譜反射率依舊呈上升趨勢(shì)，但曲線較為平緩；2200-2300nm波段范圍內(nèi)的不同類(lèi)型的土樣光譜反射率呈下降趨勢(shì)。同時(shí)土壤光譜曲線在1400nm、1900nm以及2200nm等波段位置存在一定的

4、特征吸收帶，這是由于受到空氣以及土壤中少量的水汽以及土壤中粘土礦物中的金屬離子鍵以及O-H等因素影響而造成的；
　　(2)原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)不同的數(shù)學(xué)變換方式均能夠突出一定的的光譜特性信息。導(dǎo)數(shù)變換后的光譜曲線的極值點(diǎn)及相應(yīng)的曲率變換點(diǎn)，主要在1440nm、1960nm、2250nm處到達(dá)各土類(lèi)反射光譜反射率增速最快的極點(diǎn)，1380nm、1900nm和2100nm處為光譜反射率減速最大值點(diǎn)。連續(xù)統(tǒng)去除使得光譜曲線突出了430-500

5、nm、800-990nm、1300-1500nm、1760-2130nm、2200-2300nm等與土壤理化屬性相關(guān)的特征波段；
　　(3)本文選取聚類(lèi)分析中的K均值聚類(lèi)以及模糊C均值聚類(lèi)作為土壤類(lèi)型區(qū)分的主要分類(lèi)方法，結(jié)果證明上述兩種方法均能運(yùn)用于土類(lèi)一級(jí)的土壤類(lèi)型區(qū)分，同時(shí)在聚類(lèi)精上度模糊C均值算法整體上要優(yōu)于K均值算法，這是由于模糊聚類(lèi)將每個(gè)樣點(diǎn)通過(guò)一個(gè)類(lèi)的歸屬程度來(lái)進(jìn)行劃分，減少了聚類(lèi)分析過(guò)程中的隨意性。
　　總之，