高光譜衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤有機(jī)質(zhì)技術(shù)規(guī)范

1CH/TXXXX-XXXX高光譜衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤有機(jī)質(zhì)技術(shù)規(guī)范本文件確立了高光譜衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤有機(jī)質(zhì)的總體要求和監(jiān)測流程，并規(guī)定了資料收集與整理、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、土壤樣品采集與有機(jī)質(zhì)測定、模型構(gòu)建與模型應(yīng)用、精度驗(yàn)證、成果整理與資料歸檔等內(nèi)容。本文件適用于空間分辨率不低于30m、包含可見光至短波紅外譜段范圍高光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的耕地土壤有機(jī)質(zhì)監(jiān)測。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T30115—2013衛(wèi)星遙感影像植被指數(shù)產(chǎn)品規(guī)范GB/T414751：25000～1：500000土壤養(yǎng)分圖用色與圖例規(guī)范CH/T3019—20181：250001：50000光學(xué)遙感測繪衛(wèi)星影像產(chǎn)品生產(chǎn)技術(shù)規(guī)范NY/T1121.1—2006土壤檢測第1部分：土壤樣品的采集、處理和貯存NY/T1121.6—2006土壤檢測第6部分：土壤有機(jī)質(zhì)的測定3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1高光譜衛(wèi)星遙感hyperspectralsatelliteremotesensing在電磁波譜的可見光、近紅外等波段范圍內(nèi)，以人造地球衛(wèi)星作為遙感平臺，利用高光譜分辨率影像進(jìn)行地物目標(biāo)分析的技術(shù)。3.2耕地cultivatedland種植農(nóng)作物的土地。3.3土壤有機(jī)質(zhì)soilorganicmatter土壤中形成的和外加入的所有動植物殘?bào)w不同階段的各種分解產(chǎn)物和合成產(chǎn)物的總稱，包括高度腐解的腐殖物質(zhì)、解剖結(jié)構(gòu)尚可辨認(rèn)的有機(jī)殘?bào)w和各種微生物體。[來源：GB/T33469—2016，3.9]4縮略語下列縮略語適用于本文件。CGCS2000：2000國家大地坐標(biāo)系(ChinaGeodeticCoordinateSystem2000)CST：中國國家標(biāo)準(zhǔn)時間(ChinaStandardTime)5總體要求5.1空間參考5.1.1坐標(biāo)系應(yīng)采用CGCS2000。必要時，可采用經(jīng)批準(zhǔn)的其他坐標(biāo)系。5.1.2高程基準(zhǔn)宜采用1985國家高程基準(zhǔn)。若無法實(shí)現(xiàn)，可采用數(shù)據(jù)源的高程基準(zhǔn)或已公開的其他高2程基準(zhǔn)。5.2時間系統(tǒng)采用CST。5.3監(jiān)測時間應(yīng)根據(jù)農(nóng)作物物候期、當(dāng)?shù)剞r(nóng)事等因素，選擇最佳的遙感監(jiān)測時間。一般應(yīng)選擇耕地翻耕后實(shí)施水肥措施前或作物收割后，土壤裸露且狀態(tài)較為穩(wěn)定的時間段。6總體流程高光譜衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤有機(jī)質(zhì)的流程主要包括資料收集與整理、遙感數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、土壤樣品采集與有機(jī)質(zhì)測定、模型構(gòu)建與模型應(yīng)用、成果整理等，高光譜衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤有機(jī)質(zhì)技術(shù)流程見圖1高光譜衛(wèi)星遙感監(jiān)測土壤有機(jī)質(zhì)技術(shù)流程CH/TXXXX-XXXX7資料收集與整理7.1資料收集資料收集時間上宜從新到老，比例尺應(yīng)從大到小。應(yīng)收集以下資料：a)土壤類型分布圖、土壤類型數(shù)據(jù)庫、土壤類型調(diào)查數(shù)據(jù)等土壤類型資料；b)通過遙感解譯、野外調(diào)查等方式獲取的土地利用、地表覆蓋或耕地分布資料；c)區(qū)域內(nèi)長期定位觀測站點(diǎn)的土壤調(diào)查數(shù)據(jù)及圖件等土壤參量分布資料；d)數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)；e)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。7.2資料整理資料整理要求如下：a）查看收集資料的數(shù)據(jù)時相、數(shù)據(jù)來源、空間參考、比例尺、成果精度等，比較各類資料的地理分布特性及監(jiān)測區(qū)覆蓋情況，評估資料的準(zhǔn)確性和可靠性；b）紙介質(zhì)圖件資料應(yīng)轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù)或矢量數(shù)據(jù)，具有不同量綱的數(shù)據(jù)應(yīng)進(jìn)行歸一化處理，各種資料應(yīng)配準(zhǔn)到統(tǒng)一的坐標(biāo)系上。如有必要應(yīng)對柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，以匹配遙感數(shù)據(jù)分辨率；c）對收集的資料進(jìn)行分析，明確區(qū)域內(nèi)土壤類型、土地利用/土地覆蓋現(xiàn)狀、耕地分布情況以及土壤質(zhì)地、肥力狀況，確定土壤有機(jī)質(zhì)的空間分異情況。8數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理8.1遙感數(shù)據(jù)選擇遙感數(shù)據(jù)選擇應(yīng)符合下列要求：a)遙感數(shù)據(jù)具有可見光波段、近紅外波段、短波紅外波段；b)遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率應(yīng)不低于30m，光譜分辨率為（5-20）nm；c)遙感數(shù)據(jù)云覆蓋面積總和應(yīng)不超過影像覆蓋面積的15%；d)遙感數(shù)據(jù)全部或部分覆蓋監(jiān)測區(qū)內(nèi)耕地；e)遙感數(shù)據(jù)圖面應(yīng)清晰，無數(shù)據(jù)丟失，無明顯條紋、點(diǎn)狀或塊狀噪聲，無嚴(yán)重輻射和幾何畸變。8.2遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理方法8.2.1輻射定標(biāo)對選擇的遙感數(shù)據(jù)應(yīng)進(jìn)行輻射定標(biāo)，將量化數(shù)字灰度值轉(zhuǎn)換為對應(yīng)視場表觀輻亮度值，得到輻亮度數(shù)據(jù)。輻射定標(biāo)按照GB/T30115-2013中7.3的規(guī)定執(zhí)行。8.2.2大氣校正為消除或減弱遙感數(shù)據(jù)獲取時因大氣傳輸中的吸收或散射作用引起的輻射畸變，應(yīng)對輻射定標(biāo)得到的輻亮度數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，得到地表反射率數(shù)據(jù)。大氣校正按照GB/T30115-2013中7.7的規(guī)定執(zhí)行。8.2.3幾何糾正應(yīng)對地表反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正以消除幾何畸變帶來的誤差。幾何糾正包括幾何精糾正與正射糾正，幾何精糾正應(yīng)按照CH/T3019—2018中8.5的規(guī)定執(zhí)行，正射糾正應(yīng)按照CH/T3019—2018中9.5的規(guī)定執(zhí)行，處理得到幾何糾正后的地表反射率數(shù)據(jù)。幾何精度應(yīng)符合CH/T3019—2018中4.5的規(guī)定。8.3裸土分布信息提取8.3.1提取方法8.3.1.1裸土指數(shù)計(jì)算(S1+R(S1+R)?N+B)BI=S1+R)式中：4BI——裸土指數(shù)；S1——短波紅外波段（一般為1500nm～1700nm或2100nm～2300nm）；R——紅波段（600nm～700nm）；N——近紅外波段（700nm～1000nm）；B——藍(lán)波段（400nm～500nm）。8.3.1.2裸土像元提取按照下列步驟提取裸土像元：a)統(tǒng)計(jì)耕地范圍內(nèi)像元在裸土指數(shù)中的數(shù)值，并繪制頻率分布直方圖；b)確定裸土像元與非裸土像元的劃分閾值，宜采用最大類間方差法確定閾值，具體方法見附錄A；c)將裸土指數(shù)中大于閾值的像元判定為裸土像元，賦值為1，其他像元（包括非耕地像元）判定為非裸土像元，賦值為0，生成裸土提取結(jié)果；d)在提取的裸土像元中隨機(jī)生成不少于100個像元作為驗(yàn)證集，以目視判讀結(jié)果作為真值，按照公式（2）計(jì)算裸土提取精度。P=式中：P——裸土提取精度；TP——驗(yàn)證集中目視判讀為裸土的像元數(shù)；FP——驗(yàn)證集中目視判讀為非裸土的像元數(shù)。8.3.2技術(shù)要求裸土分布信息提取應(yīng)符合下列要求：a)裸土提取結(jié)果應(yīng)以柵格二值化形式存儲；b)裸土提取精度應(yīng)不低于90%。9土壤樣品采集與有機(jī)質(zhì)測定9.1樣點(diǎn)布設(shè)TPTP+FP樣點(diǎn)布設(shè)要求和方法如下：a)樣點(diǎn)布設(shè)應(yīng)能反映區(qū)域內(nèi)土壤有機(jī)質(zhì)的空間變異性，應(yīng)覆蓋不同有機(jī)質(zhì)含量等級的地塊序列；b)樣點(diǎn)布設(shè)宜采用歷史土壤有機(jī)質(zhì)空間分布數(shù)據(jù)輔助分層抽樣方式，將土壤有機(jī)質(zhì)數(shù)值范圍劃分為（5～8）級，每級應(yīng)布設(shè)不少于5個樣點(diǎn)，如果監(jiān)測區(qū)域無歷史土壤有機(jī)質(zhì)數(shù)據(jù)，應(yīng)結(jié)合土壤類型和/或土地利用信息分層布設(shè)土壤樣點(diǎn)；c)樣點(diǎn)應(yīng)布設(shè)在地塊中心位置，樣點(diǎn)周邊（3×3）個像元范圍內(nèi)的土壤類型、耕地利用類型、農(nóng)田管理措施應(yīng)一致；d)在遠(yuǎn)郊區(qū)，樣點(diǎn)布設(shè)應(yīng)選擇代表區(qū)域內(nèi)主要土壤類型、土地利用類型和地理地貌的地塊；e)在近郊區(qū)，樣點(diǎn)布設(shè)應(yīng)選擇在種植面積相對較大的糧食作物、蔬菜基地以及特色農(nóng)產(chǎn)品種植的代表性地塊；f)樣點(diǎn)應(yīng)遠(yuǎn)離城市垃圾堆放點(diǎn)、工業(yè)及生活排污口、交通、餐飲、住宅、溝渠、糞坑、墳?zāi)沟任廴驹从绊戯@著的地區(qū)300m以上，并避免在水土流失嚴(yán)重或表土被破壞處布設(shè)樣點(diǎn)。9.2樣品采集9.2.1樣品采集要求樣品采集要求如下：a)樣品采集前，應(yīng)準(zhǔn)備好采樣工具、工作底圖和采樣記錄表等，樣品采樣記錄表示例見附錄B；b)樣品采集時間宜在高光譜遙感數(shù)據(jù)拍攝日期前后10日內(nèi)完成，樣品采集與遙感數(shù)據(jù)拍攝時土壤表面狀況未發(fā)生明顯變化；c)每個樣點(diǎn)的土壤樣品應(yīng)為混合樣，即樣點(diǎn)所在一定半徑范圍內(nèi)若干子樣經(jīng)均勻混合后的土壤樣品，混合樣的半徑范圍應(yīng)小于高光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)空間分辨率的一半，每個混合樣由（3～5）個子樣組成；5CH/TXXXX-XXXXd)子樣宜采用“X”形布點(diǎn)法、“S”形布點(diǎn)法、梅花形布點(diǎn)法或棋盤形布點(diǎn)法，每個子樣采集深度為（5～20）cm耕作層土壤，采土部位應(yīng)一致；e)土壤樣品應(yīng)裝入塑料密封袋內(nèi)并外套布袋，寫好便簽、做好采樣記錄，標(biāo)簽與采樣記錄應(yīng)按照NY/T1121.1—2006中2.2f)的規(guī)定執(zhí)行。9.2.2樣品采集方法樣品采集方法應(yīng)按照NY/T1121.1—2006中2.2c)～e)的規(guī)定執(zhí)行。9.3樣品處理樣品處理應(yīng)按照NY/T1121.1—2006中3.2的規(guī)定執(zhí)行。9.4樣品有機(jī)質(zhì)測定樣品有機(jī)質(zhì)測定應(yīng)按照NY/T1121.6—2006的規(guī)定執(zhí)行。10模型構(gòu)建與模型應(yīng)用10.1模型構(gòu)建10.1.1數(shù)據(jù)集建立應(yīng)根據(jù)土壤樣品有機(jī)質(zhì)含量數(shù)值分布情況，采用分層隨機(jī)方法劃分訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的樣品比例應(yīng)在2:1至3:1的范圍內(nèi)。訓(xùn)練集用于光譜特征選擇與反演模型構(gòu)建，驗(yàn)證集用于精度驗(yàn)證。10.1.2光譜特征選擇光譜特征選擇包括光譜特征計(jì)算和土壤有機(jī)質(zhì)敏感特征篩選：a)利用8.2.3幾何糾正后的地表反射率數(shù)據(jù)，根據(jù)訓(xùn)練集中樣品坐標(biāo)信息提取樣品對應(yīng)的像元反射率光譜，計(jì)算光譜特征。常用的光譜特征包括光譜斜率、光譜吸收位置、光譜吸收深度、光譜吸收寬度等參量化光譜特征，以及經(jīng)過數(shù)學(xué)變換后的光譜，如倒數(shù)光譜、對數(shù)光譜、導(dǎo)數(shù)光譜、積分光譜等，常用的光譜特征計(jì)算方法見附錄C；b)土壤有機(jī)質(zhì)敏感特征篩選宜采用基于相關(guān)分析的特征選擇方法，按照公式（3）計(jì)算訓(xùn)練集中式中：pj——第j個光譜特征與有機(jī)質(zhì)含量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)；xij——第i個樣品的第j個光譜特征的值；j——所有樣品第j個光譜特征的平均值；yi——第i個樣品的有機(jī)質(zhì)含量值；——所有樣品有機(jī)質(zhì)含量的平均值；m——樣品的數(shù)量。10.1.3反演模型構(gòu)建根據(jù)10.1.1劃定的訓(xùn)練集樣品數(shù)據(jù)，以10.1.2篩選的土壤有機(jī)質(zhì)敏感特征為自變量、以有機(jī)質(zhì)含量為因變量，作為模型的輸入?yún)?shù)訓(xùn)練模型。宜采用偏最小二乘回歸、隨機(jī)森林回歸和高斯過程回歸等統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型進(jìn)行反演模型構(gòu)建。常用的統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型見附錄D。10.2模型應(yīng)用監(jiān)測區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)含量分布結(jié)果估算方法如下：a）利用8.2.3幾何糾正后的整個監(jiān)測區(qū)地表反射率數(shù)據(jù)，根據(jù)8.3提取的裸土像元，計(jì)算10.1.2中篩選的土壤有機(jī)質(zhì)敏感特征，計(jì)算方法見附錄C；b）應(yīng)用10.1.3構(gòu)建的模型進(jìn)行估算，得到監(jiān)測區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)含量分布結(jié)果。10.3精度驗(yàn)證10.3.1驗(yàn)證方法6根據(jù)10.2估算的土壤有機(jī)質(zhì)含量分布結(jié)果，采用以下兩種方式進(jìn)行精度驗(yàn)證。a)利用驗(yàn)證集樣品數(shù)據(jù)，按照公式（4）計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)；式中：p——皮爾遜相關(guān)系數(shù)；Y——驗(yàn)證集土壤樣品有機(jī)質(zhì)的實(shí)測值；Y'——驗(yàn)證集土壤樣品有機(jī)質(zhì)的遙感估算值；COVY,Y')——Y與Y'的協(xié)方差；σyσyyb)——Y'的標(biāo)準(zhǔn)差。TT=n1×1Yi?Y2式中：r——隨機(jī)均方根誤差;n——驗(yàn)證集樣品數(shù)量；i——驗(yàn)證集中第i個土壤樣品；Yi——驗(yàn)證集中第i個土壤樣品有機(jī)質(zhì)的實(shí)測值；Y——驗(yàn)證集中第i個土壤樣品有機(jī)質(zhì)的遙感估算值。10.3.2合格判定土壤有機(jī)質(zhì)估算結(jié)果精度合格判定如下：a）根據(jù)公式（4）和公式（5）的計(jì)算結(jié)果，如果p≥0.6且T≤10g/kg，則判定土壤有機(jī)質(zhì)估算結(jié)果精度合格，否則為不合格；b）精度判定為不合格，應(yīng)逐個檢查并優(yōu)化數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理、土壤樣品采集與測試分析、模型構(gòu)建、模型應(yīng)用中各個環(huán)節(jié)，直至精度合格。11成果整理與資料歸檔11.1成果整理11.1.1監(jiān)測成果圖監(jiān)測成果圖制作要求如下。a)監(jiān)測成果圖坐標(biāo)系應(yīng)采用CGCS2000；b)監(jiān)測成果圖應(yīng)包括圖名、圖例、比例尺、指北針、監(jiān)測時間、制圖單位等，監(jiān)測成果圖示例見附錄E；c)應(yīng)利用土地利用數(shù)據(jù)對監(jiān)測成果圖中非耕地區(qū)域進(jìn)行掩膜；d)應(yīng)根據(jù)8.3中裸土提取結(jié)果對非裸土區(qū)域進(jìn)行掩膜；e)對耕地土壤有機(jī)質(zhì)反演結(jié)果進(jìn)行彩色渲染或分級設(shè)色，用色與圖例按照GB/T41475的規(guī)定執(zhí)行。11.1.2監(jiān)測成果報(bào)告監(jiān)測成果報(bào)告宜包括但不限于如下內(nèi)容：a)任務(wù)來源、工作目標(biāo)和具體指標(biāo)要求等資料與信息；b)區(qū)域內(nèi)土壤類型、土地利用/土地覆蓋現(xiàn)狀、耕地分布情況，以及土壤有機(jī)質(zhì)、質(zhì)地、肥力等土壤指標(biāo)的空間分布情況；c)高光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取情況與處理結(jié)果；d)土壤樣品采集與測試分析結(jié)果；e)土壤有機(jī)質(zhì)光譜特征選擇與反演模型構(gòu)建；f)區(qū)域內(nèi)土壤有機(jī)質(zhì)遙感監(jiān)測結(jié)果，宜采用統(tǒng)計(jì)表格和圖片等，統(tǒng)計(jì)表格應(yīng)包括土壤有機(jī)質(zhì)含量、監(jiān)測精度評價等信息。圖片應(yīng)包括樣點(diǎn)實(shí)際分布圖、樣點(diǎn)處實(shí)景照片、監(jiān)測成果圖等；g)土壤有機(jī)質(zhì)遙感監(jiān)測結(jié)果精度。CH/TXXXX-XXXX11.2資料歸檔歸檔介質(zhì)為光盤、磁帶或硬盤等，歸檔資料包括：a)監(jiān)測成果圖；b)監(jiān)測成果報(bào)告；c)其他。8最大類間方差法A.1概述最大類間方差法是一種確定圖像二值化分割閾值的優(yōu)化算法，將圖像的像元值分為兩類，使兩類之間的方差最大，同一類內(nèi)的方差最小，通過計(jì)算類間方差，可以找到一個最優(yōu)的閾值，以最大化兩個類別之間的差異。A.2計(jì)算直方圖統(tǒng)計(jì)圖像的灰度直方圖，顯示每個灰度級在圖像中出現(xiàn)的頻率。A.3灰度級劃分假設(shè)圖像的灰度級范圍是0到L-1（例如，對于8位圖像，L=256）。對于每一個可能的閾值T（0≤T≤L-1可以將圖像分為兩類：a）類0：包含所有灰度級小于T的像元；b）類1：包含所有灰度級大于或等于T的像元。A.4計(jì)算權(quán)重和均值對于每個閾值T，計(jì)算兩個類的權(quán)重（即像元數(shù)量占總數(shù)量的比例）和均值：a)類0的權(quán)重w0T)是灰度級小于T的像元數(shù)量除以總像元數(shù)量；b)類1的權(quán)重w1T)是灰度級大于或等于T的像元數(shù)量除以總像元數(shù)量；c)類0的均值μ0T是類0中所有像元灰度值的和除以類0的像元數(shù)量；d)類1的均值μ1T)是類1中所有像元灰度值的和除以類1的像元數(shù)量；e)全局均值μ是所有像元灰度值的和除以總像元數(shù)量。A.5計(jì)算類間方差式中：σT——類間方差；w0T)——類0的權(quán)重；μ0T)——類0的均值；μ——全局均值；w1T——類1的權(quán)重；μ1T)——類1的均值。A.6選擇最優(yōu)閾值遍歷所有可能的閾值T，找到使類間方差σT最大的那個閾值，即最優(yōu)的分割閾值。A.7應(yīng)用閾值應(yīng)用確定的最優(yōu)閾值將圖像二值化。所有小于閾值的像元被設(shè)置為0（或某個其他指定的值而所有大于或等于閾值的像元被設(shè)置為255（或其他指定的值）。CH/TXXXX-XXXX樣品采樣記錄表示例樣品采樣記錄表示例見表A.1。表A.1樣品采樣記錄表示例1234經(jīng)度(°)5緯度(°)6789常用的光譜特征計(jì)算C.1參量化光譜特征C.1.1光譜斜率在某一個波長區(qū)間，連接光譜曲線起始波段與終止波段的光譜反射率形成一條線段，該線段的斜率（C.1）即為光譜斜率，計(jì)算方法見公式（C.1）。S=R21λ1（C.1）式中：S——待求波長區(qū)間的光譜斜率；λ1——起始波段波長；λ2——終止波段波長；Rλ1——起始波段的光譜反射率；Rλ2——終止波段的光譜反射率。C.1.2光譜吸收位置在光譜吸收谷中,反射率最低處的波長被定義為光譜吸收位置，計(jì)算方法見公式（C.2）。λa=argminλR(λ)（C.2）式中：λa——光譜吸收位置；R(λ)——波長為λ處的反射率；argminλ——使R(λ)最小的波長。C.1.3光譜吸收深度在某一光譜吸收范圍，反射率最低點(diǎn)到歸一化包絡(luò)線的距離被定義為光譜吸收深度，計(jì)算方法見公式（C.3）。AD=1（C.3）式中：AD——光譜吸收深度；R(λa)——光譜吸收位置λa處的反射率；Renv——光譜吸收位置λa處歸一化包絡(luò)線上的反射率。C.1.4光譜吸收寬度在光譜吸收谷中,最大吸收深度一半處的光譜帶寬FWHM（FullWidthatHalftheMaximumDepth）被定義為光譜吸收寬度，計(jì)算方法見公式（C.4）。AW=λ2?λ1（C.4）式中：AW——光譜吸收寬度；λ1、λ2——分別為達(dá)到最大吸收深度一半處的兩個波長，其中λ2>λ1。C.2光譜數(shù)學(xué)變換C.2.1倒數(shù)光譜倒數(shù)光譜指光譜曲線在某一波段處的倒數(shù)值。C.2.2對數(shù)光譜CH/TXXXX-XXXX對數(shù)光譜指光譜曲線在某一波段處以10或自然常數(shù)為底的對數(shù)值。C.2.3導(dǎo)數(shù)光譜導(dǎo)數(shù)光譜也叫微分光譜，指光譜曲線在某一波段處的導(dǎo)數(shù)值。第i個波段的一階導(dǎo)數(shù)光譜計(jì)算方法見公式（C.5）。R'λi=Rλ1i1........................................................（C.5）式中：R'λi)——第i個波段的光譜導(dǎo)數(shù)；λi——第i個波段的波長；Rλi+1——第i+1個波段的光譜反射率；RλRλi+1——第i+1個波段的光譜反射率；λi+1——第i+1個波段的波長；λi?1λi+1——第i+1個波段的波長；C.2.4積分光譜積分光譜指光譜曲線在某一波長范圍內(nèi)的下覆面積，計(jì)算方法見公式（C.6）。f(λ)dλ.............................................................（C.6）式中：φ——積分光譜；f(λ)——待求積分的光譜曲線；λ1——積分的起始波段波長；λ2——積分的終止波段波長。常用的統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型D.1偏最小二乘回歸偏最小二乘回歸（PartialLeastSquaresRegression，PLSR）是一種用于解決多元線性回歸中自變量間高度相關(guān)的問題的統(tǒng)計(jì)建模方法。其基本思想是，將原始自變量X和因變量Y分別轉(zhuǎn)換為一組新的綜合變量（稱為主成分或潛在變量），然后再使用這些主成分進(jìn)行回歸分析，從而減少自變量之間的共線性，并且提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測能力。假設(shè)有一個新的自變量向量x?,預(yù)測其對應(yīng)的因變量y?主要包含以下步驟：a）對x?進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其均值為0，方差為1；b）按照公式（D.1）計(jì)算的x?主成分t；t=x?wi式中：t——x?的第i個主成分；x?——新的自變量向量；σ1bitci中：因變量y?的預(yù)測值；k——主成分的數(shù)量；bi——X與Y的第i個主成分間相關(guān)系數(shù)；ci——Y的第i個主成分的權(quán)重向量。（D.1）（D.2）D.2隨機(jī)森林回歸隨機(jī)森林回歸（RandomForestRegression）是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個決策樹并對其預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均或投票來提高預(yù)測精度和穩(wěn)定性。最終預(yù)測結(jié)果的計(jì)算方法見公式（D.3）：=σ1i