張傳波　李衛(wèi)國(guó)　王晶　李偉　馬廷淮

摘要： 為了建立快速、有效的農(nóng)田土壤水分含量（SMCF）遙感估測(cè)方法，在江蘇省連云港市東?？h、泰州市興化市和鹽城市大豐區(qū)布設(shè)SMCF遙感估測(cè)試驗(yàn)。在獲取作物冠層近紅外波段反射率（Near-infrared bandreflectance，Rnir）、紅光波段反射率（Red bandreflectance，Rred）以及SMCF的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析波段反射率和植被指數(shù)多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)與SMCF之間的相關(guān)性，構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF遙感估測(cè)模型，并與多元線性回歸模型估測(cè)精度進(jìn)行比較。結(jié)果表明，Rnir、Rred、差值植被指數(shù)（DVI）和比值植被指數(shù)（RVI）與SMCF間呈正相關(guān)關(guān)系，歸一化差值植被指數(shù)（NDVI）和SMCF間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，各指標(biāo)與SMCF的相關(guān)性從高到低依次為Rnir> DVI>Rred> NDVI>RVI，其中Rnir與SMCF相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)為0.765。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的SMCF估測(cè)模型的決定系數(shù)（R2）為0.928，均方根誤差（RMSE）為3.61%，平均相對(duì)誤差（ARE）為9.07%。利用多元線性回歸方法建立的SMCF估測(cè)模型的R2為0.660，RMSE為7.65%，ARE為21.43%。二者相比可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型的估測(cè)效果明顯優(yōu)于多元線性回歸模型，說(shuō)明將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與波段反射率和植被指數(shù)結(jié)合建模，可以有效提高SMCF的估測(cè)精度。

關(guān)鍵詞： 農(nóng)田土壤水分含量;作物生長(zhǎng);多光譜波段反射率;植被指數(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)： S127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1000-4440（2022）01-0111-08

Abstract： To set up a fast and effective remote sensing estimation method for soil moisture content in farmland （SMCF）， remote sensing estimation experiments of SMCF were designed in Donghai County of Lianyungang City， Xinghua City of Taizhou City and Dafeng District of Yancheng City， Jiangsu province. After acquisition of canopy near-infrared band reflectance （Rnir） and red band reflectance （Rred） of crops and SMCF， correlation between multiple indicators of remote sensing spectral features such as band reflectance， vegetation index and SMCF were analyzed， and a remote sensing estimation model of SMCF based on back propagation （BP） neural network was constructed. Besides， the estimation accuracy was compared with multiple linear regression model. The results showed that， Rnir， Rred， difference vegetation index （DVI） and ratio vegetation index （RVI） were in positive relationships with SMCF. The correlation coefficients between different indexes and SMCF were sequenced as follows： Rnir>DVI>Rred>NDVI>RVI. Among them， Rnir had the highest correlation with SMCF， with a correlation coefficient of 0.765. The determination coefficient （R2） of SMCF estimation model established by BP neural network was 0.928， the root mean square error （RMSE） was 3.61%， and the average relative error （ARE） was 9.07%. R2， RMSE and ARE of the SMCF estimation model established by multiple linear regression method were 0.660， 7.65% and 21.43%， respectively. By comparing the two models， it can be seen that the estimation effect of BP neural network model on SMCF is obviously better than multiple linear regression model， which shows that the estimation accuracy of SMCF can be effectively improved by combining the neural network algorithm with band reflectivity and vegetation index.

Key words： soil moisture content in farmland;crop growth;multi-spectral band reflectance;vegetation index;neural network

作物的生長(zhǎng)發(fā)育與農(nóng)田土壤水分含量（SMCF）息息相關(guān)，有效估測(cè)SMCF，及時(shí)調(diào)整灌溉措施，有利于促進(jìn)作物生長(zhǎng)發(fā)育與產(chǎn)量形成[1-6]。SMCF受到較多因素影響，如氣候、環(huán)境、土壤類(lèi)型及種植作物種類(lèi)等，且SMCF與個(gè)別影響因素之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。SMCF估測(cè)一直是國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)遙感研究的重要選題，早在20世紀(jì)60年代，國(guó)外學(xué)者就展開(kāi)了有關(guān)環(huán)境因子和SMCF間相關(guān)性的研究，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法建立了SMCF動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型[7-8]。20世紀(jì)80年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者也展開(kāi)了SMCF的估測(cè)研究，并取得一定成果[9-10]。傳統(tǒng)的SMCF估測(cè)方法主要分為2類(lèi)：一是經(jīng)驗(yàn)法，將氣象因素、作物要素和SMCF進(jìn)行相關(guān)性分析，利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)SMCF進(jìn)行估測(cè)[11-13]。二是機(jī)理法，以土壤水分平衡方程和土壤水動(dòng)力學(xué)原理為基礎(chǔ)對(duì)SMCF進(jìn)行分析[11，14-15]。傳統(tǒng)的SMCF估測(cè)模型需要大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建模，經(jīng)驗(yàn)性較強(qiáng)，不適用大范圍SMCF的估測(cè)。隨著農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展，一些學(xué)者利用遙感技術(shù)展開(kāi)SMCF估測(cè)研究，并取得較多研究成果[16-18]。區(qū)別于傳統(tǒng)SMCF估測(cè)方法，利用農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)估測(cè)SMCF具有快速、便捷、高效和檢測(cè)范圍大的特點(diǎn)，可以節(jié)省人力物力，及時(shí)獲取大面積SMCF情況。

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法被較多應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，因其優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力、容錯(cuò)性及自適應(yīng)性，在作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害估測(cè)方面已有較多研究，除此之外，有些學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行SMCF的估測(cè)研究。如劉洪斌等[19]利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF估測(cè)模型，取得較好預(yù)測(cè)效果。尚松浩等[20]以預(yù)測(cè)時(shí)段末對(duì)應(yīng)的時(shí)間、預(yù)測(cè)時(shí)段長(zhǎng)、階段降水灌水總量、階段平均氣溫、預(yù)測(cè)時(shí)段初貯水量作為輸入變量，建立了土壤貯水量預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Elshorbagy等[21]以降水、氣溫、凈輻射和地溫作為輸入變量，SMCF作為輸出變量，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究了不同深度SMCF。Adeyemi等[22]利用農(nóng)田土壤濕度、降水量、氣候估測(cè)值和農(nóng)田土壤體積含水量建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提前一天預(yù)測(cè)了農(nóng)田土壤體積含水量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性擬合能力，能夠?qū)⒉煌挠绊懸蛩睾蚐MCF進(jìn)行擬合，在探索兩者之間復(fù)雜的線性關(guān)系前提下進(jìn)行SMCF估測(cè)，將波段反射率和植被指數(shù)多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合估測(cè)SMCF的研究鮮有報(bào)道。

本研究在江蘇省連云港市東?？h、泰州市興化市和鹽城市大豐區(qū)布設(shè)SMCF遙感估測(cè)試驗(yàn)，在獲取作物冠層近紅外光譜反射率（Rnir）、紅光光譜反射率（Rred）以及SMCF的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析波段反射率和植被指數(shù)多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)與SMCF之間的相關(guān)關(guān)系，綜合相關(guān)性較好的遙感光譜特征指標(biāo)建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF估測(cè)模型，并與回歸統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行比較，以形成快速、高效的縣域SMCF遙感估測(cè)方法，旨在為作物灌溉措施調(diào)整提供技術(shù)參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)選擇和數(shù)據(jù)獲取

2020年10月10日-13日，在江蘇省連云港市東?？h、泰州市興化市和鹽城市大豐區(qū)布設(shè)SMCF估測(cè)試驗(yàn)，用Juno ST（美國(guó)）手持全球定位系統(tǒng)（GPS）儀定位選擇60個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)，東?？h、興化市和大豐區(qū)各20個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)，每個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)間隔1～2 km（圖1），試驗(yàn)樣點(diǎn)田塊面積至少200 m×200 m，選擇的田塊距離道路、房屋和水體100 m以上，田間作物長(zhǎng)勢(shì)均勻。在每個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)田塊中間位置采用梅花對(duì)角線法（或5點(diǎn)采樣法）用GreenSeeker（美國(guó)）光譜儀分別測(cè)量作物（水稻）冠層Rnir和Rred，測(cè)量作物冠層光譜信息前用白板標(biāo)定光譜儀，測(cè)量時(shí)光譜儀距作物冠層1 m，測(cè)量時(shí)間為10∶00-14∶00，測(cè)量5次后取平均值作為單個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)的光譜信息數(shù)據(jù)。與光譜測(cè)量方法類(lèi)似，在測(cè)量冠層光譜對(duì)應(yīng)位置，用DELTA-T（英國(guó)）土壤水分儀測(cè)量5次SMCF，并計(jì)算5次平均值作為每個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)的SMCF數(shù)據(jù)（試驗(yàn)測(cè)量的SMCF為農(nóng)田土壤水分的體積含量，計(jì)算單位為%）。

1.2 植被指數(shù)計(jì)算

利用GreenSeeker光譜儀測(cè)得的Rnir和Rred計(jì)算NDVI（歸一化差值植被指數(shù)）、DVI（差值植被指數(shù)）和RVI（比值植被指數(shù)）[23-26]，計(jì)算公式如下：

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層（圖2）組成，隱含層可以是單層或多層。前一層神經(jīng)元將信號(hào)傳遞給后一層神經(jīng)元且與后一層的所有神經(jīng)元相連接，同層神經(jīng)元之間無(wú)連接且不進(jìn)行信號(hào)傳遞。進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，先將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)輸入層運(yùn)算后傳遞至隱含層，隱含層再次運(yùn)算后將數(shù)據(jù)傳遞至輸出層，若輸出層的數(shù)值未到達(dá)期望輸出數(shù)值，計(jì)算輸出層的誤差變化值后，將誤差進(jìn)行反向傳播，同時(shí)調(diào)整每一層的權(quán)值和閾值，直到輸出數(shù)值滿足期望輸出數(shù)值后，再通過(guò)反歸一化處理，將模型估測(cè)值輸出。本研究通過(guò)構(gòu)建3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SMCF進(jìn)行估測(cè)。

選擇合適的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可以有效提高估測(cè)精度。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)采用如下經(jīng)驗(yàn)公式[27]計(jì)算：

z= a+b+c（4）

式（4）中z為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，b為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，c為0～10之間的常數(shù)，每次增加1個(gè)步長(zhǎng)確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)取值。

為避免輸入變量數(shù)據(jù)出現(xiàn)奇異數(shù)據(jù)，增加訓(xùn)練時(shí)間，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無(wú)法收斂，在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)利用歸一化函數(shù)mapminmax對(duì)輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)壓縮到（0，1）范圍內(nèi)，計(jì)算公式如下[28]：

y=（x-min）/（max-min）（5）

式（5）中x為輸入變量數(shù)據(jù)（多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)），max、min分別為多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)數(shù)據(jù)中的最大值、最小值。

1.4 農(nóng)田土壤水分含量估測(cè)模型建立與驗(yàn)證

泰州市興化市和鹽城市大豐區(qū)40個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)用于模型建立，連云港市東?？h20個(gè)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。

在Excel軟件中對(duì)興化市和大豐區(qū)40個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)（包括Rnir、Rred、NDVI、DVI和RVI）與相應(yīng)的SMCF進(jìn)行相關(guān)性分析，依據(jù)分析結(jié)果選擇與SMCF相關(guān)性較好的遙感光譜特征指標(biāo)作為建立SMCF估測(cè)模型的輸入樣本。在MATLAB軟件中分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF估測(cè)模型和多元線性回歸的SMCF估測(cè)模型。將東?？h20個(gè)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF估測(cè)模型和多元線性回歸的SMCF估測(cè)模型中計(jì)算得到東?？hSMCF估測(cè)值。將東海縣SMCF估測(cè)值與對(duì)應(yīng)試驗(yàn)樣點(diǎn)的SMCF實(shí)測(cè)值進(jìn)行線性擬合，用R2、RMSE和ARE對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF估測(cè)模型和多元線性回歸SMCF估測(cè)模型的估測(cè)精度進(jìn)行驗(yàn)證，R2值越大、RMSE和ARE值越小，說(shuō)明SMCF估測(cè)模型的估測(cè)精度越高[29]。R2、RMSE和ARE的計(jì)算公式如下：

式（6）、（7）和（8）中Pi為東?？h20個(gè)驗(yàn)證試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)SMCF估測(cè)模型的估測(cè)值，Qi為20個(gè)驗(yàn)證試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)SMCF實(shí)測(cè)值，Q為20個(gè)驗(yàn)證試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)SMCF實(shí)測(cè)值的平均值，n為驗(yàn)證試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 遙感光譜特征指標(biāo)與農(nóng)田土壤水分含量間的關(guān)系

對(duì)興化市和大豐區(qū)40個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)遙感光譜特征指標(biāo)（Rnir、Rred、NDVI、DVI和RVI）與SMCF進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表1所示。

從表1可知，不同遙感光譜特征指標(biāo)間存在不同程度的相關(guān)性。Rnir與Rred、NDVI、DVI和RVI呈正相關(guān)關(guān)系，且與DVI的相關(guān)關(guān)系達(dá)極顯著水平。Rred與NDVI和RVI為負(fù)相關(guān)關(guān)系，與DVI為正相關(guān)關(guān)系。NDVI與RVI之間存在明顯的正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.985。依據(jù)不同遙感光譜特征指標(biāo)之間的明顯相關(guān)性，進(jìn)行相互間轉(zhuǎn)換或估算。不同遙感光譜特征指標(biāo)與SMCF間的相關(guān)性各有不相同，其相關(guān)性由強(qiáng)到弱依次為Rnir> DVI>Rred> NDVI>RVI。Rnir與DVI、SMCF之間為正相關(guān)關(guān)系，達(dá)極顯著水平。Rred與SMCF之間為顯著正相關(guān)關(guān)系。NDVI、RVI與SMCF之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。綜合以上分析結(jié)果，選擇Rnir、Rred、NDVI和DVI作為建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SMCF估測(cè)模型的輸入變量和多元線性回歸的SMCF估測(cè)模型的自變量。

2.2 農(nóng)田土壤水分含量估測(cè)模型的建立

興化市和大豐區(qū)40個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)遙感光譜特征指標(biāo)（Rnir、Rred、NDVI和DVI）和SMCF實(shí)測(cè)值分布區(qū)間差異較大，其中Rnir、Rred、NDVI、DVI和SMCF最小值分別為0.189、0.026、0.662、0.163和11.8，最大值分別為0.899、0.091、0.816、0.594和54.9。5個(gè)模型變量（Rnir、Rred、NDVI、DVI和SMCF）實(shí)測(cè)值區(qū)間變化較大，在進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練前，首先根據(jù)公式（5）對(duì)Rnir、Rred、NDVI、DVI和SMCF數(shù)值進(jìn)行歸一化處理使模型變量數(shù)值分布在0～1范圍內(nèi)。

分別選擇trainlm、tansig和purelin作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型的訓(xùn)練函數(shù)、隱含層傳遞函數(shù)和輸出層函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立過(guò)程中可能發(fā)生過(guò)擬合，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的擬合效果較好，但驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)的擬合效果較差則認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生了過(guò)擬合[30]。為了避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過(guò)擬合造成估測(cè)效果較差，本研究結(jié)合文獻(xiàn)[31]中的提前停止法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)擬合。由公式（4）可知，隱含層以3作為第1個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)，每次增加1個(gè)步長(zhǎng)設(shè)置不同的節(jié)點(diǎn)數(shù)。選擇不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，利用40個(gè)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型對(duì)20個(gè)驗(yàn)證樣點(diǎn)SMCF估測(cè)的R2和RMSE如表2所示。根據(jù)隱含層不同節(jié)點(diǎn)數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型的R2和RMSE選擇合適的節(jié)點(diǎn)數(shù)，當(dāng)R2最大且RMSE最小時(shí)，對(duì)應(yīng)的為合適節(jié)點(diǎn)數(shù)。

由表2可知，當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型R2最大，為0.928，RMSE最小，為3.61%。當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為13時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型R2最小，為0.001，RMSE最大，為19.08%。由此可見(jiàn)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的改變對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型精度和擬合效果都有較大影響，選擇合適的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可以有效地提高SMCF估測(cè)模型的精度。根據(jù)SMCF估測(cè)精度結(jié)果建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型結(jié)構(gòu)為（4，6，1）（4表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型輸入變量Rnir、Rred、NDVI和DVI，6表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，1表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型輸出變量SMCF），選取的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6時(shí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型和估測(cè)SMCF擬合公式隱含層權(quán)重、偏差分別見(jiàn)表3和表4。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型估測(cè)SMCF后得到的SMCF估測(cè)值為標(biāo)準(zhǔn)歸一化結(jié)果，其值分布在0～1之間，其中最小值為0.090 6，最大值為0.959 0。通過(guò)對(duì)估測(cè)得到的SMCF值進(jìn)行去歸一化處理得到真實(shí)的SMCF估測(cè)結(jié)果。

利用與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型相同的Rnir、Rred、NDVI和DVI的40個(gè)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)作為多元線性回歸SMCF估測(cè)模型的自變量，對(duì)應(yīng)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)SMCF實(shí)測(cè)值作為模型因變量，建立多元線性回歸SMCF估測(cè)模型（SMCFhg），具體公式如下：

SMCFhg=180.841 9Rnir-147.383 5NDVI-101.097 3DVI+103.357 1（9）

2.3 農(nóng)田土壤水分含量估測(cè)模型精度評(píng)價(jià)

將東海縣20個(gè)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)的Rnir、Rred、NDVI和DVI數(shù)據(jù)分別代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型和多元線性回歸SMCF估測(cè)模型中計(jì)算SMCF，將2種模型的SMCF估測(cè)值分別和對(duì)應(yīng)試驗(yàn)區(qū)樣點(diǎn)的SMCF實(shí)測(cè)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，20個(gè)試驗(yàn)區(qū)驗(yàn)證樣點(diǎn)SMCF實(shí)測(cè)值為17.3%～52.3%，多數(shù)樣點(diǎn)SMCF集中在27.7%～51.0%。圖3a中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型樣點(diǎn)SMCF估測(cè)值為19.8%～52.84%，多數(shù)集中在28.98%～50.38%。圖3b中多元線性回歸SMCF估測(cè)模型樣點(diǎn)SMCF估測(cè)值為14.61%～45.87%，多數(shù)集中在29.2%～44.76%。從SMCF估測(cè)結(jié)果可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型的估測(cè)結(jié)果更接近SMCF的實(shí)測(cè)值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型的SMCF估測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的R2為0.928，圖3a中多數(shù)樣點(diǎn)均勻集中在1∶1關(guān)系線附近，RMSE為3.61%，ARE為9.07%。多元線性回歸SMCF估測(cè)模型的SMCF估測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的R2為0.660，圖3b中樣點(diǎn)較為分散地分布在1∶1關(guān)系線兩側(cè)，RMSE為7.65%，ARE為21.43%。對(duì)比可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型的精度高于多元線性回歸SMCF估測(cè)模型。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法構(gòu)建模型時(shí)通過(guò)梯度下降搜索方式不斷更新權(quán)值和閾值，逐漸減小輸出值誤差直到滿足期望輸出后進(jìn)行輸出，而用多元線性回歸法建立模型時(shí)采用簡(jiǎn)單的線性擬合方法獲得輸出值，故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地提高了SMCF的估測(cè)精度。

3 討論

前人建立的農(nóng)田土壤水分含量（SMCF）估測(cè)模型有熱慣量模型[32-33]、特征空間模型[34-35]和微波遙感模型等[36-37]，這些模型主要用在植被覆蓋率低的區(qū)域。依據(jù)Rnir、Rred和微波波段與SMCF的相關(guān)性進(jìn)行建模，雖然具有小范圍適用與便捷的優(yōu)勢(shì)，但由于建模時(shí)難以消除植被覆蓋度對(duì)SMCF估測(cè)的影響，因此所建立的SMCF估測(cè)模型精度與普適性較難保證。利用作物多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)SMCF進(jìn)行估測(cè)的研究報(bào)道不多見(jiàn)，本研究通過(guò)對(duì)多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)（Rnir、Rred、NDVI、DVI和RVI）與SMCF間的關(guān)系進(jìn)行分析，在明晰多個(gè)遙感光譜特征指標(biāo)之間存在不同程度相關(guān)性的基礎(chǔ)上，選擇相關(guān)性較好的Rnir、Rred、NDVI和DVI建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SMCF估測(cè)模型（SMCFBP），模型的估測(cè)精度達(dá)到90.93%。用Rnir、Rred、NDVI和DVI遙感光譜特征指標(biāo)建立的多元線性回歸SMCF估測(cè)模型的估測(cè)精度為78.57%，比SMCFBP模型估測(cè)精度低12.36個(gè)百分點(diǎn)，因此選擇用Rnir、Rred、NDVI和DVI建立的SMCFBP模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)SMCF的有效估測(cè)。在作物生長(zhǎng)的不同階段，生理生態(tài)特征變化明顯，作物冠層遙感光譜信息變化差異較大，給多個(gè)生長(zhǎng)時(shí)期農(nóng)田土壤水分估測(cè)通用模型建立帶來(lái)較大不確定性，本研究初步選擇作物單個(gè)關(guān)鍵生長(zhǎng)時(shí)期（即作物灌漿期）的農(nóng)田土壤水分含量進(jìn)行遙感估測(cè)研究。

衛(wèi)星遙感影像可以快速、大范圍地獲取作物的光譜信息，在作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、種植面積提取和病蟲(chóng)害估測(cè)方面已有廣泛應(yīng)用[38]。實(shí)現(xiàn)從試驗(yàn)樣點(diǎn)到大田大面積的SMCF遙感估側(cè)，可以通過(guò)獲取衛(wèi)星遙感影像，提取相關(guān)遙感光譜特征指標(biāo)數(shù)據(jù)，與SMCFBP模型結(jié)合進(jìn)行大面積SMCF遙感估測(cè)。前人研究結(jié)果表明，SMCF和氣象因素（如降雨量、日照、氣溫）具有較高相關(guān)性，今后將考慮結(jié)合氣象因素對(duì)SMCFBP模型進(jìn)行修訂與完善，以提高SMCFBP模型的精確性和適用性。

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（責(zé)任編輯：張震林）

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