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一、引言

土壤支持果樹生長，為果樹提供水分及礦質營養。土壤中的主要速效養分包括堿解氮、有效磷和速效鉀，能夠在當季被作物吸收利用，其含量直接影響到作物的生長發育情況和果實質量。氮磷鉀都是蘋果樹生長必需的重要營養元素，用于構成果樹體內各種蛋白質、核酸和磷脂的主要結構。

堿解氮含量與作物的氮素營養有較好的相關性，因此測定堿解氮含量可以反映出近期土壤供氮狀況的高低。施肥是綜合管理中的重要環節，由于各發育時期的果樹對不同元素的需求不同，過量施肥不僅會污染環境、增加生產成本，還會降低果實的產量。因此，及時準確地監測果園土壤主要速效養分含量水平對果園科學施肥和園地質量精準管理具有重要意義。

傳統的土壤養分化驗方法時間長、成本高，采樣時還會損害植物根系。高光譜技術憑借快速、無損、無污染的優勢能夠在短時間內大批量的測量土壤樣本，被應用于果園的科學管理中。

果園選址多為山地丘陵地區，受地理、氣候及土壤質地等因素的影響，土壤光譜信號較弱。常規的光譜變換如微分變換、對數變換等均能夠在一定程度上提升光譜與土壤養分含量的相關性，但對其光譜敏感性的提升程度有限。為進一步提升光譜信噪比，發掘更深入的光譜信息，本研究以山東省濟南市長清區雙泉鎮一處丘陵蘋果園為例，將數學變換和連續小波分析耦合對光譜數據進行處理，建立優選土壤堿解氮（AN）、有效 磷（AP）、速效鉀（AK）三種主要速效養分含量的高光譜估測模型，探討不同光譜變換方式與不同建模方式對模型精度的影響；同時為將高光譜估測技術應用于實際生產管理，提出一套針對蘋果園土壤速效養分的簡便估測技術流程。

二、數據來源及蘋果園土壤光譜特征分析

2.1 研究區概況

研究區位于山東省濟南市長清區雙泉鎮（圖 1），地處泰山西北，三面環山，屬于魯中低山丘陵地區，海拔在29.4-998.6m，相對高差959.2m；屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，春秋短，夏冬長，年均氣溫14.7℃，年均日照時數2616.8h，年均降水量 671.1mm，主要集中在夏季。試驗所選蘋果園面積約33hm2，土壤類型為棕壤。種植果樹株距1.5m左右，行距4.5m左右，畝株數100左右，樹冠冠幅1-1.5m，果園整體郁閉度在0.6左右。果園種植蘋果品種主要為嘎啦，以及少量紅富士。均為八月成熟品種，樹齡6年，根系橫向分布與樹木冠幅成正比，縱向分布在0-50cm 處。

圖 1研究區區位圖

2.2 土壤樣品采集與處理

2.2.1 土壤樣品采集

土壤樣本采集于2019年5月30日。這時處于蘋果花期進入果期的生長階段，幼果已經基本成型，是調節蘋果產量和樹勢的關鍵時期。基于棋盤式取樣法，在蘋果園中布設140個采樣小區，每個采樣小區選取一棵果樹作為采樣點，在距離蘋果樹根部水平方向約 30cm處用土鉆采集土壤表層以下0-30cm混合土樣。采樣時應盡量采集貼近毛細根部的土壤，以便最大程度降低對果樹的傷害。將采回的土樣置于室內陰涼通風處風干，去除砂礫及動植物殘體后在陶瓷研缽中研磨，過100目篩，使樣品充分混合。然后將處理好的樣品分成2份，1份用于土壤光譜測定和室內化學分析，1份放于自封袋中保存備查，防止交叉污染。

2.2.2 土壤光譜數據采集

光譜數據的獲取是對土壤養分含量進行光譜定量反演的基礎，由于野外實地測量條件受地形、天氣及周圍環境的影響，所獲光譜數據噪聲過大，模型精度無法保證；室內光譜測定條件可控，所獲光譜數據受外界影響較小，模型精度高但無法適用于野外條件。因此本研究選擇在人工控制周圍環境的室外利用自然陽光進行光譜數據的獲取。土壤光譜反射率的獲取在視野開闊無遮擋的空地上進行，為保證太陽高度角，測量時間控制在 10:00-14:00。測量時將盛滿待測土樣的皿置于黑色橡膠上，探頭視場角為25°，距土壤樣本 15cm。測量時，為降低土壤光譜各向異性的影響，每個土壤樣本按90°旋轉3次，每個方向采集5條光譜曲線共20條，算術平均后得到該樣本的反射光譜，測量過程中及時用反射率為1的白板進行校正，測完光譜后將土壤樣本再次裝入自封袋中，用于土壤主要速效養分含量的化學測定。

2.2.3 土壤樣本化驗分析

土壤 AN 含量的測定采用堿解擴散法（公式 2-1）。

式中：c—硫酸標準溶液濃度；V—樣液消耗的硫酸的體積（ml）；V0—空白試驗消 耗的硫酸的體積（ml）；14—1mol 氮的質量，g；m—土樣的質量，g；1000—換算成1kg樣品中氮的毫克數。土壤 AP 含量的測定采用鉬銻抗比色法（Olsen法）（公式 2-2）。

式中：ρ—查校準曲線或求回歸方程而得測定液中 P 的質量濃度，μg·ml-1；V—顯色液體積，25ml；D—分取倍數，即試樣提取液體積/顯色時分取體積，本實驗為 50/10；103和 1000—分別將μg 換算成 mg 和將 g 換算為 kg；m—風干試樣質量，g。土壤 AK 含量的測定采用乙酸銨浸提—火焰光度法（公式 2-3）。

式中：ρ—查校準曲線或求回歸方程而得測定液中 K 的質量濃度，μg·ml-1；V—加 入浸提劑體積，50ml；D—稀釋倍數，若不稀釋則 D=1；103和 1000—分別將μg 換算成mg 和將 g 換算為 kg；m—風干試樣質量，g。平行測定結果以算術平均值表示。

三、土壤光譜特征分析

3.1 土壤光譜信號增強處理

在獲取土壤光譜數據的過程中，由于儀器自身及客觀環境因素的影響，使得光譜數據中包含大量噪聲信息。因此，在分析光譜時，如何剔除噪聲信息，獲取我們所需的光譜信息變得十分重要。

3.1.1 光譜去噪

受儀器自身特性的影響，邊緣波段處的光譜反射率曲線存在較大噪聲，無法獲取有 效的光譜信息。為保證數據可信性，刪除 350-399 和 2451-2500nm 處的數據，將剩余的400-2450nm 共 2051個波段作為輸入光譜。因光譜曲線數據在1350-1450nm 和1800-1950nm波長范圍內受空氣水分及各種基團影響，光譜反射率曲線波動程度劇烈，難以獲取有效信息，因此將這些波段剔除。

3.1.2 蘋果園土壤光譜特征

由于 AN、AP、AK經過平滑處理后的光譜反射率曲線特征幾乎一致，此處以AN的光譜反射率曲線為例作圖展示。140個土壤樣本光譜反射曲線如圖（圖 2）所示。

圖 2 平滑處理后的光譜反射率（以堿解氮為例）

由圖 2可以看出，不同土壤樣本在不同波段的反射率不同，但是總體趨勢一致。通過分析圖 2總結出光譜曲線的總體趨勢有以下特征：（1）土壤原始光譜反射率主要集中在0.05-0.45之間，不同土壤樣本的光譜曲線在不同的波長范圍內趨勢基本一致。（2）在 400nm-1350nm波段范圍內，光譜曲線主要處于上升趨勢，其中在550nm-850nm坡度最陡，上升最快，其他波段上升趨勢較為平緩。在1450nm-1850nm波段范圍內，光譜曲線呈平穩上升趨勢，曲線坡度較為平緩。在1950nm-2100nm波段范圍內，光譜曲線呈現急速上升趨勢，曲線坡度較陡。在2100nm-2450nm 波段范圍內，光譜曲線總體呈現明顯的下降趨勢，其中在 2100nm-2200nm處曲線最陡，其余部分下降趨勢較為平緩。（3）光譜曲線在近紅外波段范圍內走向趨于平緩。在 1400nm、1900nm、2200nm附近存在較為明顯的水分吸收谷，這是由于該波長范圍內，受到空氣中水分子的影響波動劇烈造成的。土壤速效養分含量不同，光譜反射率不同。分別選取堿解氮、有效磷、速效鉀含量等級不同的土壤樣本，將速效養分含量與光譜反射率作圖分析（圖3-5）。將果園土壤AN 含量（mg/kg）按照（0,80）、[80,90）、[90,100）、[100,+∞）等 級劃分，在各等級中隨機選取一個土壤樣本，將四個土壤樣本的AN 含量與光譜反射率的關系作圖展示（圖 3）。

圖 3不同 AN 含量光譜反射率曲線

由圖 3可以看出，土壤AN含量與光譜反射率成正比，土壤中AN含量越豐富， 光譜反射率越高。將果園土壤 AP含量（mg/kg）按照（0,30）、[30,40）、[40,50）、[50,+∞）等級劃分，在各等級中隨機選取一個土壤樣本，將四個土壤樣本的AP含量與光譜反射率的 關系作圖展示（圖 4）。

圖 4不同 AP 含量光譜反射率曲線

由圖 4可以看出，土壤AP含量與光譜反射率成反比，土壤中AP含量越豐富，光譜反射率越低。將果園土壤 AK含量（mg/kg）按照（0,20）、[20,30）、[30,40）、[40,+∞）等級劃分，在各等級中隨機選取一個土壤樣本，將四個土壤樣本的AK含量與光譜反射率的 關系作圖展示（圖 5）。

圖 5不同 AK 含量光譜反射率曲線

由圖 5可以看出，土壤AK含量與光譜反射率成反比，土壤中AK含量越豐富， 光譜反射率越低。

四、結論

該研究對研究區的地理位置概況、氣候特征、土壤類型、及實驗園區果樹分布、生長情況進行了簡單的介紹；對研究中土壤樣本的采集化驗工作，以及獲取土壤光譜、 對光譜數據處理等工作進行了詳細的說明。對蘋果園地土壤高光譜進行去噪增強了光譜特征，并分析了光譜反射率與土壤速效養分含量的關系；土壤原始光譜反射率主要集中在0.05-0.45之間，各土壤樣本的反射率曲線波長范圍內趨勢基本一致；400-2100nm范圍內土壤光譜曲線總體呈上升趨勢，2100-2450nm范圍內土壤 光譜曲線總體呈下降趨勢；在 1400nm、1900nm、2200nm附近存在較為明顯的水分吸收谷。土壤AN含量與光譜反射率成正相關，土壤AN含量越高，光譜反射率越高。土壤AP和AK含量與光譜反射率成負相關，土壤 AP和AK含量越高，光譜反射率越低。

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