基于多传感器数据融合的田间尺度土壤三维模拟

Soil three-dimensional simulation models provide high-resolution information and parameters for the studies on substance circulation and energy transformation in field-scale soil. They have played an important role in precision agriculture, soil protection, ecological environment evaluation, etc.. This project intends to explore the theories and key technologies of three-dimensional simulation of soil properties in field scale. The proximal soil sensing techniques, such as visible/near infrared spectra, X-ray fluorescence spectrum, electromagnetic detection will be used and evaluated to measure soil properties through the multi-source data fusion and optimized sampling scheme to obtain reasonablely complementary observation data. The data-fusion models of soil properites will be investigated to improve accuracy of soil properites prediction based on the spatial registration methods built for multi-sersor measurements. And then the depth function coupled with two dimensional Kriging will be explored by parameters transfer and derived on the observation profile sampls to set up the three-dimensional simulation model of soil properties. the visualization of verticle and horizontal distributions of soil propertiesin in study fields will be conducted, as well as the uncertainty assessment on models and predictions. The high-resolution spatial variances of soil in farmland are expected helpful to enhance the farm management and soil protection.

土壤三维模拟模型为研究田间尺度土壤物质循环和能量流动提供高分辨率的土壤信息和合理的建模参数，对于精细农业管理、生态环境评价和土壤资源保护等，具有十分重要的理论意义和应用价值。本项目拟研究田间尺度土壤属性三维模拟的理论和关键技术。主要探索可见/近红外光谱、X射线荧光光谱、电磁探测等土壤近端感测信息融合的理论与方法，优化多传感器联合采样方案以获得有效互补的观测数据；研究多传感器数据空间配准方法，建立以土壤属性精准估计为目的的多源多维数据的融合估计模型；研究土壤深度方程与二维空间插值方法的耦合机制，探索土壤属性的三维空间分布与可视化表达，通过模拟结果的不确定性分析，揭示农田土壤三维空间分异规律，为农田管理提供高分辨率土壤信息和科学依据。

本项目围绕田间尺度土壤属性三维模拟模型的建立，开展了相关理论和关键技术的研究。主要研究内容包括可见/近红外光谱、X 射线荧光光谱等土壤近端感测信息融合的理论与方法，实现了多传感器联合采样方案的优化，从而获得有效互补的观测数据的技术途径；研究了多传感器数据空间配准的方法，建立并完善了以土壤属性精准估计为目的的多源多维数据的融合估计模型。重点开展了土壤深度方程与二维空间插值方法的耦合机制的研究，通过模拟结果的不确定性分析，揭示农田土壤要素的三维空间分异特征，实现了高分辨率土壤三维信息的模拟模型的构建方法，并在试验区得以印证。重要结果包括：（1）使用高光谱数据准确估计土壤有机质含量，用于分析土壤垂直分布特征。实验区数据分析结果表明基于光谱数据的估计结果能够建立土壤有机质含量的深度方程，不同土体结构的拟合结果符合有机质的深度变化规律。（2）利用光谱、便携式XRF技术快速获得分层土壤数据，融合空间插值和深度方程等，实现了农田尺度土壤多要素三维模型构建和空间分异规律分析。不确定性分析结果表明土壤类型对插值结果残差影响不大，而农田道路的显著影响间接说明人为扰动是造成农田尺度土壤要素三维建模的不确定性的主要原因。（3）分析并建立了光谱数据与pXRF数据进行有效融合的方法，以采样优化为目的，认为根据采样需求和土壤要素分布的特征来看，两类传感器具有不同的信息尺度特征；分析了土壤要素的三维多源数据融合处理的尺度分异特征，为解决土壤三维建模提出了尺度对齐的概念和具体方法。本项目的研究成果为土壤要素的三维模拟的采样方案、传感器使用、数据融合、尺度分析与对齐等提供理论与方法的借鉴，也为获得高精度三维土壤信息与制图提供了可行的技术方案，既可为土壤科学研究提供信息处理的技术，也可为农田管理等实践应用提供高价值信息。