本研究主要是以ASDFR2500便携式地物光谱仪为光谱数据获取手段,以不同发生层的土壤为研究对象,提取土壤光谱信息为目标,进行了土壤光谱特性的研究。 本论文围绕高光谱土壤信息的特征提取,着重研究了土壤的光谱特性以及与土壤特征参数的建模反演。论文第一章主要介绍了高光谱遥感的概论,精准农业对高光谱的需求,以及高光谱在精准农业中应用的前景。论文的第二章主要基于精准农业中变量技术的要求,对作物生长的环境(土壤类型和理化性状)实现变量管理,对小汤山国家精准农业示范区内的土壤类型和理化性状进行了调查和分类。论文的第三章,主要介绍了实验室的土壤理化参量的采集方法及相应获取土壤光谱信息的实验室测试方法,对土壤光谱数据进行预处理,对土壤的光谱进行特征参数提取与特征分析的方法和应用。论文的第四章研究了不同有机质含量和不同湿度条件下土壤光谱的响应,着重讨论了土壤有机质和土壤湿度的遥感反演方法。论文的第五章主要对全文的进行了概括总结,并对未来工作进行了展望。 本研究取得的主要结论和进展如下: 1、通过对整个示范区的土壤类型和土壤理化性状的调查,明确了特征土层Ab(埋藏层)和Bk层(姜石层)及其剖面的控制深度位置。对示范区土壤进行了系统的分类,初步划分三个土类、对土壤剖面进行了土族命名,制定出土类图。 2、通过对精准农业示范区的土壤实验室光谱进行特征分析,获取了褐潮土不同发生层次光谱的基本特征,计算出50个剖面的土壤光谱反射率控制点,土壤光谱特征吸收参数,得出运用600nm、800nm、1000nm、1350nm、1800nm、2100nm和2400nm波长处控制点的连线与土壤光谱曲线在一定程度上相吻合,这对于波段的选择和土壤光谱数据的压缩有一定参考价值。 3、分析土壤光谱反射率与土壤有机质含量的关系,进行了有机质含量的预测并建立了预测模型,提出了预测土壤有机质含量的最佳波段,在波长447nm处用土壤反射率和A值(反射率倒数的对数)建立的预测方程,有较高的预测精度,而反射率采用一阶微分建立的预测方程的最佳波段在516nm处,A值的一阶微分光谱在615nm处较好。这对于在精准农业中快速评价、估计土壤养分和土壤肥力具有一定的指导意义。 4、研究了土壤湿度与土壤光谱反射率的关系,建立了四种不同土壤湿度预测模型,其中发现由A(反射率倒数的对数)选用波段1406nm,建立的回归方程对土壤湿度的预测精度最高。