Jul 04, 2023
Оценка и картографирование текстуры почвы на основе гиперспектральных изображений с беспилотных летательных аппаратов.
Scientific Reports, том 13, Номер статьи: 14097 (2023) Цитировать эту статью 115 Доступы Показатели Подробности Текстура почвы является одним из важных физических и природных свойств почвы. Большая часть
Том 13 научных докладов, номер статьи: 14097 (2023) Цитировать эту статью
115 доступов
Подробности о метриках
Текстура почвы является одним из важных физических и природных свойств почвы. Большая часть текущих исследований сосредоточена на мониторинге текстуры почвы с использованием невизуализирующих геофизических спектрометров. Однако существует меньше исследований, использующих гиперспектральные данные беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для мониторинга текстуры почвы. Гиперспектральные камеры, установленные на БПЛА, можно использовать для быстрого и точного получения пространственной информации высокого разрешения о текстуре почвы. Заложена основа для проведения экспресс-исследований текстуры почвы с использованием беспилотных авиационных гиперспектральных данных без отбора проб в полевых условиях. В ходе этого исследования в качестве территории исследования были выбраны три типичных сельскохозяйственных участка в бассейне Хуаншуй в Цинхае, и в общей сложности было собрано 296 образцов почвы. Калибровка данных спектров БПЛА с использованием лабораторных спектров и полевых спектров in situ для изучения возможности применения лабораторных моделей текстуры почвы непосредственно к полевым условиям. Эти результаты показывают, что гиперспектральные изображения БПЛА в сочетании с машинным обучением могут получить набор идеальных методов обработки. Предварительная обработка спектральных данных позволяет получить высокую точность оценки текстуры почвы и хороший эффект картографирования. Результаты этого исследования могут обеспечить эффективную техническую поддержку и помощь в принятии решений для будущего планирования сельскохозяйственных земель на Тибетском нагорье. Основным нововведением этого исследования является установление набора процедур и методов обработки, применимых к гиперспектральным изображениям БПЛА для обеспечения эталонных данных для мониторинга текстуры почвы на сельскохозяйственных полях на Тибетском нагорье.
Текстура почвы является важным физическим и природным свойством почвы. Он представляет собой комбинацию частиц почвы и тесно связан с воздухопроницаемостью почвы, а также с сохранением воды и плодородия. По размеру частиц почвы текстуру почвы можно разделить на частицы глины (< 0,002 мм), частицы ила (0,002–0,05 мм) и частицы песка (0,05–2 мм)1,2. Текстура почвы существенно влияет на структуру и разнообразие почвенных бактериальных сообществ, следовательно, на плодородие почвы3. Это важный показатель в области качества обрабатываемых земель и оценки пригодности сельскохозяйственных культур4. Оценка и картирование пространственного распределения текстуры почвы могут не только обогатить и улучшить цифровую базу данных почвы, но также обеспечить основу и поддержку данных для исследований пространственного распределения свойств почвы и планирования сельскохозяйственного производства5. Поэтому прецизионное управление сельским хозяйством срочно необходимо для высокоточного количественного определения и мониторинга пространственных и временных характеристик распределения текстуры почвы в масштабе поля.
Традиционные методы измерения текстуры почвы основаны на отборе проб почвы в полевых условиях и лабораторном химическом анализе, которые отнимают много времени, трудоемки и дорогостоящи, что затрудняет проведение крупномасштабного и многочастотного мониторинга состава почвы6,7. В последние годы быстро развивающаяся гиперспектральная технология ближнего инфракрасного диапазона широко использовалась для оценки текстуры почвы, чтобы устранить противоречие между потребностью в больших данных о текстуре почвы и высокой стоимостью8. В зависимости от соотношения спектрального отклика между спектральной отражательной способностью почвы и текстурой почвы, многие исследователи использовали спектрометрию наземных объектов для разработки гиперспектральной технологии почвы в качестве обычного средства количественной оценки текстуры почвы9,10,11. Однако инверсия текстуры почвы на основе спектрометра наземных объектов обычно дает точечные данные с низкой плотностью. Это затрудняет выполнение требований быстрой визуализации пространственного распределения в контексте точного земледелия12. Платформы БПЛА обладают преимуществами мобильности и гибкости и в последние годы широко используются в космических исследованиях наземных ресурсов13. Благодаря органичному сочетанию БПЛА и гиперспектральной технологии были реализованы мониторинг роста растительности, точная классификация и идентификация наземных объектов, мониторинг вредителей, оценка производства и урожайности, а также другие разнообразные применения. Однако относительно немногие приложения использовали эту технологию для мониторинга свойств почвы, особенно ее текстуры14.