基于EPO方法消除土壤背景对秸秆覆盖度遥感估算的影响

Remote sensing of crop residue cover (CRC) is required for the management of crop residue resources. However, the estimation accuracy of CRC by remote sensing is affected by soil background; thus efficient methods of removing the effects are needed to accurately estimate CRC. The project will focus on the research of removing the effects of soil background on remote sensing of CRC based on the method of external parameter orthogonalisation (EPO), which will provide a new approach to removing the effects of soil background. In order to remove the effects of various soil background parameters (e.g., soil water, soil organic matter and soil texture), two solutions will be put forward, and based on which combined with our previous research, EPO will be re-designed with a result of different EPO models. The spectra of mixed soil and crop residue will be simulated by the linear spectral mixture model based on the measured spectra of soil and crop residue in laboratory, and then used to verify the usability of the re-designed EPO models. The spectra of mixed soil and crop residue with different soil backgrounds will be acquired in and around Fengqiu County, which will be used to further evaluate the EPO models and then to find the viable models. Finally, HJ-1B imagery will be used to test the validated EPO models, and then effective strategies of EPO applications will be proposed for remote sensing images. The project aims at promoting the accuracy of remote sensing of crop residue cover, which should help the management of crop residue and also provide a reference for the design and application of the EPO method in other fields.

秸秆覆盖度的遥感估算对秸秆资源的有效管理具有重要意义，但土壤背景的影响降低了覆盖度遥感估算的精度。本项目引入EPO方法消除土壤背景对秸秆覆盖度遥感估算的影响，为土壤背景影响的消除研究探索新途径。研究中针对消除多种土壤背景因素的新要求，提出两种解决思路：依次消除土壤背景因素影响和统一消除土壤背景因素影响，并基于我们已有的研究工作，对EPO方法进行改进、设计。基于室内光谱测量实验，并结合线性光谱混合模型模拟不同的土壤背景条件，对改进后的EPO方法进行实用性验证；以封丘县及其附近区域作为研究区，利用野外光谱测量实验，在真实野外环境中对EPO方法做进一步验证，研究确定有效的EPO应用方法。最后，基于HJ-1B影像的研究实验，提出针对遥感影像的EPO应用方案。本项目旨在提高秸秆覆盖度遥感估算精度，为秸秆资源的有效管理提供帮助，并为EPO方法的改进设计及其在其它领域中的应用提供参考。

秸秆覆盖度估算在土壤养分以及秸秆资源管理等方面发挥着重要作用。快速、大区域范围内的秸秆覆盖度估算无法单独通过野外田间调查完成，必须借助遥感手段来实现。可见光-近红外遥感是秸秆覆盖度遥感估算的最主要方法，但由于土壤背景因素的干扰，特别是土壤有机质、质地、以及水分因素的影响，导致秸秆覆盖度遥感估算精度较低，因此必须消除土壤背景因素的影响提高秸秆覆盖度遥感估算的精度。本项目以河南省封丘县为研究区，以小麦秸秆覆盖度为研究对象，利用并通过改进外部参数正交化方法（EPO）消除土壤背景对秸秆覆盖度遥感估算的影响。具体针对主要土壤背景因素（有机质、质地以及水分）对秸秆覆盖度遥感估算的影响，EPO方法的改进设计，Landsat-8 OLI影像数据的秸秆覆盖度估算潜力，以及改进设计后的EPO方法在遥感影像上的应用等内容展开研究。研究发现，土壤质地、有机质以及水分能够影响土壤光谱反射率，进而降低秸秆覆盖度估算光谱指数的表现。针对模拟土壤-小麦秸秆混合光谱的应用结果表明，两种EPO改进策略（依次消除和统一消除）均能够消除土壤背景因素对秸秆覆盖度光谱指数的影响，提高估算精度；统一消除策略仅使用部分土壤样品即可达到与使用全部样品相似的消除效果，这在实际应用过程中能够显著降低对土壤样品数量的要求，因此建议采用统一消除策略来消除土壤背景的影响。利用野外测量光谱模拟的以及真实的Landsat-8 OLI数据构建的波段差异光谱指数（NDI）均表现出较好的小麦秸秆覆盖度估算潜力。当利用基于统一消除策略的EPO方法于Landsat-8 OLI影像时，几乎所有NDI指数的小麦秸秆覆盖估算精度都有所提高，如NDI52指数模型的R2由0.24提高到0.38，模型预测R2 由0.10提高到0.42。这些结果表明，EPO方法有效消除了土壤背景因素的影响，提高了Landsat-8 OLI影像的小麦秸秆覆盖度估算精度。该研究不仅在秸秆覆盖度遥感估算方面具有重要意义，在消除其他干扰因素对其他目标物影响方面也具有重要意义。