欢迎您访问《智慧农业（中英文）》官方网站！ English
智慧农业

智慧农业 >

2026 1 - 13

DOI: https://doi.org/10.12133/j.smartag.SA202602011

基于光谱-图像融合的苏打盐碱地电导率反演模型研究

  • 杜俊 1, 2 ,
  • 单国富 1 ,
  • 张浩 1 ,
  • 李思汉 1 ,
  • 魏薇 , 1, 2
展开
  • 1. 华中农业大学工学院，湖北 武汉 430070，中国
  • 2. 农业农村部长江中下游农业装备重点实验室，湖北 武汉 430070，中国
魏 薇，教授，研究方向为智慧农业技术与装备。E-mail：

杜 俊，副教授，研究方向为智慧农业技术与装备。E-mail：

DU Jun, E-mail:

收稿日期: 2026-02-03

  网络出版日期: 2026-05-11

基金资助

国家自然科学基金(32101625)

中央高校基本科研业务费资助，华中农业大学重点项目-学科交叉研究专项(2662024JC002)

国家重点研发计划项目(2020YFD1000904)

国家自然科学基金(32271994)

湖北省技术创新计划项目(2024BB047)

收起

Research on Inversion Model of Electrical Conductivity in Soda Saline-Alkali Soil Based on Spectral-Image Fusion

  • DU Jun 1, 2 ,
  • SHAN Guofu 1 ,
  • ZHANG Hao 1 ,
  • LI Sihan 1 ,
  • WEI Wei , 1, 2
Expand
  • 1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China
  • 2. Key Laboratory of Agricultural Equipment in the Middle and Lower Reaches of the Yangtze River, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Wuhan 430070, China
WEI Wei, E-mail:

Received date: 2026-02-03

  Online published: 2026-05-11

Supported by

National Natural Science Foundation of China(32101625)

Fundamental Research Funds for the Central Universities, Key Project of Huazhong Agricultural University - Interdisciplinary Research Special Project(2662024JC002)

National Key Research and Development Program of China(2020YFD1000904)

National Natural Science Foundation of China(32271994)

Hubei Provincial Technology Innovation Program(2024BB047)

Copyright

copyright©2026 by the authors
Fold

摘要

【目的/意义】 为了快速、准确监测土壤电导率（Electrical Conductivity, EC），解决单一数据源反演模型表征信息不足、预测精度受限的问题，提出了一种基于光谱-图像融合的土壤EC反演方法。 【方法】 以松嫩平原典型苏打盐碱地为研究对象，分别通过递归特征消除交叉验证和变量重要性投影筛选光谱特征波长和图像特征，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）分别构建数据级和特征级的融合模型。 【结果和讨论】 对比融合模型与单一数据源模型发现，两类融合模型的测试集决定系数（Coefficient of Determination, R²）均大于0.9，优于单一光谱模型和单一图像模型；对比不同融合策略发现，特征级融合模型性能整体优于数据级融合模型，GRU特征级融合模型和CNN特征级融合模型测试集R²分别为0.921 4和0.924 9，均方根误差分别为75.616 7 μS/cm和73.908 8 μS/cm；性能最佳的数据级融合模型为CNN数据级融合模型，其测试集R²为0.920 2，均方根误差为76.149 9 μS/cm。 【结论】 研究证实，基于光谱-图像特征的多源信息融合模型有效提高了土壤EC的反演精度，为盐碱地关键参数快速检测提供了新方法。

关键词： 苏打盐碱地; 电导率; 特征波长; 图像特征; 特征筛选; 光谱-图像融合

本文引用格式

杜俊 , 单国富 , 张浩 , 李思汉 , 魏薇 . 基于光谱-图像融合的苏打盐碱地电导率反演模型研究[J]. 智慧农业, 2026 : 1 -13 . DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602011

Abstract

[Objective] Soil salinization is a major environmental issue confronting global agriculture, posing a serious threat to land productivity and ecological sustainability. Soil electrical conductivity (EC) serves as a critical indicator of salinization degree, and its rapid and accurate monitoring is of great significance for the prevention and control of salinization and soil improvement. Current EC inversion models based on single data sources, such as spectra or images, have limited predictive accuracy due to constrained characterization information and susceptibility to environmental interference. The purpose is to overcome the limitations of single data sources and improve the accuracy of soil EC inversion by constructing a spectral-image fusion model. [Methods] The study area was in Baicheng city, Jilin province, within the Songnen Plain, a typical distribution area of soda saline-alkali soil. Sampling points were arranged at equal intervals in a 15 m × 15 m grid, with samples collected from a depth of 10－20 cm, resulting in a total of 209 soil samples. After indoor air-drying and sieving through a 2 mm mesh, spectral data and image data were acquired from the soil samples using an ASD FieldSpec 4 spectroradiometer and a Xiaomi 14 smartphone, respectively. Following combined preprocessing of the spectral data using first derivative (D1) and standard normal variate (SNV) transformation, the Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV) algorithm was employed to select characteristic wavelengths. For the image data, 13 color features from five color spaces (RGB, HSV, CIELAB, CIELUV, CIELCH) were extracted, alongside 6 texture features derived using the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Subsequently, the Variable Importance in Projection (VIP) algorithm was used to select core image features. Convolutional Neural Networks (CNN) and Gated Recurrent Units (GRU) were both utilized to construct data-level and feature-level fusion models respectively. For data-level fusion, the selected image features and characteristic wavelengths were directly concatenated as model input. The feature-level fusion models employed a symmetric dual-branch architecture, where the selected image features and spectral features were fed into two independent sub-networks, with feature fusion occurring in the intermediate layers. Model predictive performance was evaluated using the coefficient of determination (R2) and root mean square error (RMSE). [Results and Discussions] The RFECV algorithm selected 12 characteristic wavelengths, covering salt-sensitive bands and carbonate absorption regions. The VIP algorithm screened out 9 image features significantly correlated with soil EC. The absolute values of Pearson correlation coefficients between spectral and image features were mostly in the range of 0.01 to 0.38, indicating a low correlation level, which suggested strong independence and complementarity between the two data sources in characterizing soil EC. Among models using a single data source, the CNN model based on characteristic wavelengths achieved a test set R² of 0.895 7, slightly higher than the full-spectrum model (R²=0.892 8); the GRU model based on characteristic wavelengths achieved a test set R2 of 0.877 0. In contrast, models based on image features performed lower, with the optimal CNN model achieving a test set R2 of 0.666 3. All fusion models achieved test set R² values exceeding 0.9, significantly outperforming single-spectrum or single-image models. Comparing different fusion strategies, the feature-level fusion models generally demonstrated superior performance compared to data-level fusion models. Among these, the CNN feature-level fusion model performed best, with a test set R2 of 0.924 9 and an RMSE of 73.908 8 μS/cm; the GRU feature-level fusion model was next, with an R2 of 0.921 4 and an RMSE of 75.616 7 μS/cm; among the data-level fusion models, the optimal was the CNN data-level fusion model, with an R2 of 0.920 2 and an RMSE of 76.149 9 μS/cm. [Conclusions] Extracting characteristic wavelengths and image features strongly correlated with soil EC through feature selection can effectively enhance model efficiency and generalization capability. The multi-source information fusion model based on spectral-image features significantly improved prediction accuracy compared to single-data-source models, providing a new method for the rapid detection of key parameters in saline-alkali land. While this study achieved promising results under controlled indoor conditions, the models still face challenges in field applications, including variations in illumination, interference from soil moisture, and the limited representativeness of surface measurements for characterizing salt content in the plow layer. Future work should incorporate moisture correction strategies, image color correction, and data augmentation methods to further enhance the models' robustness and applicability in real-world environments.

Key words： sodic saline-alkali soil; electrical conductivity; characteristic wavelength; image feature; feature screening; spectrum-image fusion

0 引 言

土壤盐渍化是全球农业面临的重大环境问题，严重威胁着土地生产力和生态可持续性。高盐碱环境会破坏土壤结构、抑制微生物活性，并通过渗透胁迫抑制作物生长，导致土地退化与生产力下降［1-3］。土壤电导率（Electrical Conductivity, EC）是反映盐渍化程度的关键指标，其快速、准确监测对盐渍化防控与土壤改良具有重要意义。传统实验室EC检测方法虽精度较高，但操作繁琐、耗时，无法满足智慧农业快速决策的需求［3］。
近年来，可见-近红外光谱技术因其无损、快速的特点，已被广泛应用于土壤盐分的反演研究［4］。已有研究指出，盐渍土在可见-近红外波段光谱反射率普遍随盐渍化程度加重而增强［5, 6］。基于此光谱响应特征，研究者构建了多种机器学习模型反演土壤盐分。杨吉存等［7］利用分数阶微分与卷积神经网络提升了滨海盐渍土含盐量的预测精度。李佳怿等［8］结合水分校正与样本增广，构建了棉田土壤EC的反演模型。王海江等［9］通过支持向量机模型，有效预测了多种盐基离子的含量。上述研究验证了可见-近红外光谱技术在土壤盐分反演中的有效性。
此外，图像分析技术也为土壤盐分监测提供了另一技术途径。宋岩等［10］通过提取土壤图像的色彩与纹理特征，构建了多元回归等模型来反演表层土壤含水量与含盐量，为土壤表层水盐信息的反演提供了一种方法。徐璐等［11］从土壤数码图像中提取并转换色彩参数，发现颜色纯度、亮度与土壤EC显著相关。REN等［12］针对苏打盐碱土表面裂缝图像，提取小波纹理特征并建立指数回归模型，实现了较高精度的EC预测。这些研究表明，土壤表面的颜色和纹理特征可有效反映盐分相关信息。
然而，无论是基于光谱还是图像的单一数据源技术，在反演土壤盐分时均存在局限。光谱信息易受环境湿度、土壤颗粒大小等因素干扰，而图像对内部盐分状况的表征能力有限，二者在信息表征上具有显著互补性。多源信息融合技术能整合异构信息，弥补单一数据源的局限，丰富特征表达，已在农业信息感知领域展现出显著优势［13］。WANG等［14］针对多品种桃子，提出多种特征级与数据级融合策略，证实光谱-图像融合可有效提升可溶性固形物含量预测精度与模型泛化能力；ZHENG等［15］通过数据级融合将樱桃番茄光谱数据与图像的颜色、纹理信息直接融合，显著提升番茄红素无损检测准确性；LI等［16］提出改进双分支卷积神经网络，通过特征级融合策略，分别提取光谱与图像特征并经双线性池化融合，有效提升了土壤有机质含量预测精度。这些研究证实，光谱-图像融合策略可以弥补单一数据的局限性，能够显著提升模型性能。
目前，土壤盐分反演研究大多集中于单一数据源，对于如何系统实现光谱与图像信息的有效融合，尤其是对于不同层级的融合策略（如数据级、特征级以及决策级等）缺乏深入探讨。为此，本研究以松嫩平原典型苏打盐碱土为研究对象，对光谱信息和图像信息进行特征筛选，分别从数据级与特征级两个层面融合光谱与图像信息，构建光谱-图像融合的EC反演模型。本研究旨在突破单一数据源的局限，充分发挥多源数据的协同优势，提升土壤EC预测的精度。

1 数据采集

研究区域位于吉林省白城市洮北区，坐标为122°19'~123°10'E、45°2'4"~45°55'2"N。该区属于中温带大陆性季风区，年平均降水量400 mm左右，年蒸发量1 700 mm，平均海拔158 m；土壤类型以壤土和黏土为主，质地呈现灰土与褐土的过渡特征。区内盐渍土广泛分布，属内陆型苏打盐渍土，是松嫩平原轻度和中度盐渍化低产旱田的典型分布区［17］。研究区域和采样点信息如图1所示。
图1 研究区域与采样信息

注：该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2017）1268号的标准地图制作，底图无修改。

Fig.1 Study area and sampling information

样品采集于2024年7月进行，采样区域涵盖典型盐碱地与非盐碱耕地等多种土地利用类型，以反映不同土壤条件下的性状差异。采样深度为10~20 cm。采样点按15 m×15 m 网格等间距分布，每个采样点采集400 g土壤，共获取有效样本209份。去除植物残渣、石子及杂质后，将土壤样品置于通风避光环境自然阴干，期间定期翻动以保证干燥均匀。待样品完全干燥后轻微敲碎，过2 mm孔径标准筛。筛后样品通过四分法均分为两份，一份用于土壤EC含量理化性质测定；另一份用于获取光谱与图像数据。

1.1　光谱和图像信息采集

本研究的光谱-图像信息采集平台与示意图见图2所示，由光谱信息采集模块和图像采集模块两部分组成。试验前将土壤均匀铺放在1个直径7 cm、深度2 cm的圆形聚乙烯培养皿中，用直尺将样品表面抹平，以尽量减少褶皱和孔隙。光谱信息采集模块包括ASD（Analytical Spectral Devices）光谱仪、计算机、采集探头等。光谱数据采用美国ASD公司Feildspec4地物光谱仪测定，仪器光谱范围350~2 500 nm，重采样间隔为1 nm，输出波段数为2 151个。使用光谱仪自带的光源与探头对每份样本进行3次重复光谱采集，每次测量得到10组反射率数据。每测量5个样本进行1次白板校正，将测定的光谱数据通过ViewSpecPro软件处理并导出，取3次测量的30组反射率的算术均值作为最终土壤样本的光谱数据。
图2 土壤光谱-图像信息采集装置与示意图

注：1. 计算机；2. 光谱仪；3. 采集探头；4. 卤素灯；5. 手机；6. 暗室；7. 土壤样本。

Fig. 2 Soli spectrum-image information acquisition device and schematic diagram

图像采集模块包括手机、暗室、卤素灯、计算机等。图像数据采用Xiaomi 14手机进行获取，该设备像素为5 000万；拍摄参数固定为光圈f/2.0、快门速度1/100 s、ISO感光度250、焦距9 mm。光源为2盏150 W的卤素灯，照明波长范围为380~1 100 nm。图像采集在光学暗室中进行，暗室的内壁和试验台均覆盖有黑色吸光膜。两盏卤素灯分别放置在样品的左右两侧，以45°角从斜面上方照射样品；手机通过支架固定，并利用水平仪校准至水平状态，手机镜头与样本表面垂直距离固定为15 cm；图像数据采集完成之后裁剪中心区域进行保存，图像保存格式为JPG。

1.2　土壤EC的测定

将风干、过筛后的土样与蒸馏水以土水比例1∶5混合于振荡瓶，并放入振荡器中保持20 ℃恒温往复振荡30 min。随后取出振荡瓶静置30 min，利用胶头滴管将振荡瓶中的上层清液提取至离心管，放入离心机中保持转速3 000 r/min离心30 min。最后利用胶头滴管将离心管中上层清液提取至烧杯，采用DDS-307型数字电导率仪（精度±1%）测定EC值；测定前使用0.01 mol/L KCl标准溶液（25 ℃时EC值为1 408.3 μS/cm）完成仪器校准，同时启用仪器内置自动温度补偿功能（补偿范围0~60 ℃），将测量值校正至25 ℃标准温度；每个土壤样本设置3个平行重复，以平行样测定平均值作为最终结果，若单个平行样与平均值的相对偏差大于5%，则舍弃异常值并重新补测，直至所有平行样相对偏差≤5%，本方法下土壤EC值的综合测量误差范围控制为±20 μS/cm。

2 研究方法

2.1　光谱预处理与特征提取

2.1.1　预处理方法

为降低光谱仪系统误差、散射效应及环境噪声的干扰，本研究采用一阶导数（First Derivative, D1）与标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transformation, SNV）组合的预处理方法（D1-SNV）。其中，一阶导数可分离重叠的光谱信号，增强光谱曲线上波峰与波谷的辨识度，从而减弱加性与乘性效应对数据的干扰。标准正态变量变换则能减少样本间因颗粒粒径、分布密度差异引发的散射效应［18］。

2.1.2　光谱特征波长的提取

光谱数据具有高维度与信息冗余特性，对其进行特征提取可显著降低模型运算复杂度。通过筛选出与EC相关性高的特征波长，不仅有助于提升模型效率与可解释性，还能促进模型轻量化，对本研究具有重要的意义。
本研究采用递归特征消除交叉验证（Recursive Feature Elimination with Cross-Validation, RFECV）进行特征波长筛选。该算法以特定学习器为基模型，通过迭代训练基模型评估各特征重要性，每次迭代剔除重要性最低的特征，通过交叉验证计算不同特征子集下的模型预测得分，最终选取预测评分最高的特征子集作为最优解［19］。本研究基于Python 的scikit-learn库调用RFECV模块，选择线性回归模型为基模型，设置迭代步长为1，即每次迭代会剔除一个波长，以回归系数绝对值量化每个波长的重要性，每次迭代剔除重要性排序最低的波长，并通过5折交叉验证确定预测得分最高的特征波长子集作为最优特征组合。

2.2　图像特征提取与筛选

2.2.1　颜色特征的提取

图像颜色空间是数字图像处理与特征提取的核心基础，不同颜色空间从不同维度描述图像的颜色信息，适用于差异化的特征分析场景。本研究分别从红-绿-蓝（Red-Green-Blue, RGB）、色调-饱和度-明度（Hue-Saturation-Value，HSV）、国际照明委员会LAB颜色空间（CIE 1976 L*a*b，CIELAB）、国际照明委员会LUV颜色空间（CIE 1976 Lu*v*，CIELUV）及国际照明委员会LCH颜色空间（CIE LCh°, CIELCH）这5种典型颜色空间中提取颜色特征参数。其中RGB是一种加色模型，通过将红、绿、蓝3种色光以不同强度叠加来呈现各种颜色，是数字图像领域中最基础且应用最广泛的颜色空间；HSV是一种基于视觉感知的颜色空间，其中Hue（色调）表示颜色类型，Saturation（饱和度）表示颜色鲜艳程度，Value（明度）表示颜色明暗程度；CIELAB是由国际照明委员会定义的感知均匀颜色空间，其中L表示明度，A表示从绿色到红色的色彩维度，B表示从蓝色到黄色的色彩维度；CIELUV中，L为明度，U和V为色度坐标；CIELCH是CIELAB的极坐标表示形式，其中L为明度，C表示色度，H表示色相角。
对裁剪后的土壤RGB图像进行通道分离，计算R、G、B这3通道的全局均值，随后将RGB均值映射至HSV、CIELAB、CIELUV、CIELCH等感知均匀颜色空间，提取各空间的均值参数［20］。上述5个颜色空间各包含3个参数，共15个参数。但由于CIELAB、CIELUV和CIELCH中L参数意义与数值相同，本研究将CIELAB中的L作为亮度特征（记为LAB_L），因此，5个颜色空间共包含13个有效颜色参数。其中HSV的3个参数分别记为HSV_H、HSV_S、HSV_V；CIELAB颜色空间3个参数分别记为LAB_L、LAB_A和LAB_B；CIELUV颜色空间2个参数记为LUV_U和LUV_V；CIELCH颜色空间2个参数记为LCH_C、LCH_H。所有颜色空间转换和计算均由python的scikit-image库实现。

2.2.2　纹理特征的提取

纹理特征能够有效反映图像中像素的空间分布规律，本研究基于灰度共生矩阵（Gray Level Co-Occurrence Matrix, GLCM）开展纹理特征提取工作。灰度共生矩阵是一种基于统计数据的图像纹理特征提取方法，其生成的统计特征能够为纹理分析与识别提供可靠支撑［21］。本研究选取了6个核心纹理特征参数［22, 23］：对比度（Contrast, CON）、相关性（Correlation, COR）、能量（Energy, ENG）、方差（Variance, VAR）、同质性（Homogeneity, HOM）、熵（Entropy, ENT）。所有特征参数的计算均利用Python的scikit‑image库实现。

2.2.3　图像特征的筛选

本研究共提取13个颜色特征与6个纹理特征，由于图像特征仅能反映土壤表面信息，且存在冗余数据。为探究其与土壤EC的相关性并筛选出适用于建模的有效特征，本研究采用变量投影重要性（Variable Importance in Projection, VIP）算法进行特征重要性评估。该算法通过计算各特征在投影中的重要性值（VIP值）量化特征与目标变量的关联程度。通常以VIP值>1 作为判别阈值，筛选出与EC具有显著相关性的特征子集，从而提升模型的预测性能与泛化能力［24］。本研究数据采集与特征筛选技术路线如图3所示。
图3 土壤光谱-图像数据采集与筛选流程

Fig. 3 Soil spectrum-image data collection and screening process

2.3　建模方法

随着计算机算力的不断提升，多源信息融合分析在农业检测领域得到了广泛应用，常见的融合的方法主要有3种［25］：第1种是数据级融合，将同一样本的光谱数据和图像数据拼接在一起，形成新的融合数据，作为定性或定量模型的输入变量。第2种为特征级融合，即将光谱数据与图像数据输出的特征向量在中间层融合形成新的特征向量。第3种是决策级融合， 以不同的特征构建不同的模型，并将各个决策模型的判断结果综合，得出最终的结果。为了系统探究光谱-图像融合对EC的预测效果，以及比较不同融合策略对模型性能的影响，本研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）分别建立了数据级融合与特征级融合反演模型，同时引入经典线性模型偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）作为基线对照。在进行建模前，对图像特征进行Min-Max标准化，将数值缩放到0~1，避免不同特征量纲差异对模型的影响。数据以4∶1随机划分为训练集和测试集。为全面评估模型的预测效果，本研究选择决定系数（Coefficient of Determination, R 2）与均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）作为模型评估指标。其中R²用于衡量模型解释数据变异的能力，能够反映预测值与真实值的拟合程度。RMSE是衡量预测误差的标准差，能有效反映预测精度，其单位与土壤EC一致（μS/cm）。采用网格搜索方法，针对关键超参数进行系统优化：PLSR的主成分数，范围为5～12；CNN的卷积核数量、卷积核大小，范围分别为conv1_out∈｛32，64， 128，256｝、conv2_out∈｛16，32，64，128｝、kernel_size∈｛3，5｝；GRU的隐藏层维度与网络层数，范围分别为hidden_size∈｛8，16，24，32｝，num_layers∈｛2，4，6｝。初始学习率设置为0.001，并选择Adam作为优化器。为防止模型过拟合，本研究采用基于测试集损失的早停策略，即在每一轮训练后评估并保存模型在测试集上的损失，最终选用损失最低的模型参数，从而避免因过度训练导致的过拟合。

2.3.1　数据级融合模型

本研究将VIP算法筛选后的土壤图像特征与RFECV算法筛选后的光谱特征波长进行拼接，形成多维矩阵的融合数据，输入CNN、GRU以及PLSR模型中构建数据级的融合模型。为分析融合建模精度相较于单一数据建模的优势，明确不同数据源对预测精度的影响，本研究还基于单一图像特征和单一光谱特征分别建立了CNN与GRU的土壤EC反演模型。数据级的融合模型结构见图4。
图4 光谱-图像数据级融合模型

Fig. 4 Spectrum-image data-level fusion model

CNN模型采用1D-CNN结构，其参数与图5所示的CNN双分支架构中的单个分支模型保持一致。包含两层卷积层、两层池化层以及两个全连接层。其中，第1个卷积层包含64个卷积核，第2个卷积层包含128个卷积核；所有卷积核的大小均为3，步长均为2，且每个卷积层后均采用ReLU激活函数。每个卷积层之后连接1个1维最大池化层，其池化核大小与步长均为2。第1个全连接层的输入，是经池化层处理并展平后的特征向量，输出为512维，选择ReLU为激活函数；第2个全连接层的输入为第1个全连接层的输出，输出为1维，用于预测土壤EC。
图5 光谱-图像特征级融合模型

注：橙色圆点表示图像特征经过对应网络（CNN/GRU）处理后，得到的一维图像特征向量；蓝色圆点表示光谱特征经过对应网络（CNN/GRU）处理后，得到的一维光谱特征向量；绿色圆点表示图像与光谱特征融合后，得到的高维融合特征向量，以及后续经过全连接层降维后的最终特征向量。

Fig. 5 Spectrum-image feature-level fusion model

GRU模型是在长短期记忆网络基础上改进的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），通过重置门与更新门的协同设计，解决了RNN梯度消失问题，在序列数据处理中展现出独特优势［26, 27］。本研究中的GRU的层数设置为2，隐藏层维度为24。拼接后的输入数据矩阵转换为GRU所需的三维格式，其中输入批次为26，时间步长设置为1，输入特征维度为21。全连接层共有3层，第1层以GRU最后1个时间步长输出的隐藏状态（24维）为输入，输出为512维，选择ReLU为激活函数；第2层输出为64维，同样使用ReLU为激活函数，第3层输出为1。

2.3.2　特征级融合模型

为了探究不同融合策略对EC的预测能力，对比数据级的融合模型，本研究基于CNN和GRU模型构建了特征级的融合模型。由于特征级融合依赖于深度学习网络中间层的特征交互机制，传统线性模型难以实现同等架构，因此本研究仅将PLSR作为数据级融合的基线对照。两个模型均采用对称双分支架构，一个分支为图像特征分支；另一个为光谱特征分支，两个分支分开建模并在中间层进行特征融合。图像特征分支以筛选后的图像特征为输入；光谱特征分支以筛选后的特征波长为输入。在CNN特征级融合模型中，特征融合层以图像分支输出的展平特征向量与光谱分支输出的展平特征向量沿特征维度进行拼接；在GRU特征级融合模型中，将两个分支的最终时间步隐藏状态在特征维度上进行拼接，实现特征融合。融合后的特征向量通过多层全连接网络输出EC预测值，全连接的参数与2.3.1节保持一致。CNN特征级融合模型中的单一分支包含两层卷积层、两层池化层以及两个全连接层，具体参数与2.3.1节中数据级融合模型一致；GRU特征级融合模型中的单一分支的层数设置为2，隐藏层维度为24，具体参数与2.3.1节中的数据级融合模型一致。两个特征级融合模型的具体结构如图5。

3 结果与讨论

3.1　土壤EC

基于整体、训练和测试数据集的土壤EC统计特征如表1所示。土壤EC值范围为123.10~ 1 178.50 μS/cm，整体均值458.28 μS/cm。样本的整体变异系数达0.62（训练集0.61，测试集0.68）。这种高度的变异性反映了土壤盐分分布受地形、微地貌、水分运移、植被覆盖等多重因素的影响。
表1 土壤样本EC值统计特征

Table 1 Statistical characteristics of EC values of soil samples

数据 最小值 最大值 中位数 均值 标准差 变异系数/%
整体 123.10 1 178.50 346.00 458.28 286.11 62
训练集 124.70 1 178.50 391.00 473.08 288.22 61
测试集 123.10 912.00 233.50 399.46 269.65 68

3.2　基于图像信息的EC反演模型分析

对样本提取的13项颜色特征和6项纹理特征与EC进行相关性分析，其皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, r）如图6所示。结果显示，16项特征与EC显著相关（P<0.05），其中13项达极显著水平（P<0.001），表明图像特征对EC具有良好的表征能力。其中HOM、ENG、VAR与EC呈极显著正相关（r=0.503 9~0.571 0，P<0.001）；ENT、CON与EC呈极显著负相关（r =-0.554 8~-0.537 9，P<0.001）。在颜色特征中，亮度相关分量（R、HSV_V、LAB_L）均与EC呈极显著正相关（r =0.372 5~0.438 0，P<0.001）。
图6 EC与图像特征的相关性热力图

注：*，P＜0.05；**，P＜0.01；***，P＜0.001。热力图色标代表皮尔逊相关系数 r，数值用于表征相关性程度，范围为-1~1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。

Fig. 6 EC and image features correlation heatmap

基于上述相关性分析结果，为剔除弱相关特征、提取对EC预测贡献最大的核心特征，进一步采用VIP算法进行重要性评估与筛选。各特征的重要性如图7所示，共有9项特征的VIP值大于1。将这些特征归一化后，按EC区间绘制特征变化趋势（图8）。分析图中曲线趋势可知，随着EC值的升高，R、HSV_V、LAB_L、LUV_V、ENG、HOM、VAR特征值显著上升；而CON和ENT特征值则下降。这种差异可能与苏打盐碱土的“盐聚”现象有关：土壤中的盐分易发生结晶，形成白色盐霜并与土壤颗粒混杂。白色盐晶具有较高的反射率，因此土壤盐分含量越高，其整体反射率则随之增强，表现为亮度相关特征值上升［28］。同时，盐晶的积累与覆盖促使表面结构趋于均质化，局部对比度和纹理复杂度的下降，表现为CON和ENT的降低；而表面灰度分布更加集中、局部均匀性提高，则使得ENG、HOM相应增大［29, 30］。这些在不同EC区间呈现出的规律性变化趋势，不仅验证了VIP算法筛选出的9个特征与土壤EC存在稳定且显著的相关性，也为后续基于这些优选特征构建的模型提供了重要的数据支撑。
图7 土壤图像特征VIP重要性雷达图

Fig. 7 VIP importance radar chart of soil image features

图8 不同EC区间的图像特征值折线图

Fig. 8 Line chart of image feature values in different electrical conductivity intervals

为评估图像特征的预测能力，基于筛选出的9个特征分别构建了CNN与GRU以及PLSR模型。由表2可知，与全部19个特征的模型相比，基于优选特征的模型性能在训练集与测试集上均获得显著提升，证实了特征筛选在去除冗余、增强模型泛化能力方面的有效性。性能最优的为CNN模型，测试集R 2从0.511 1提升至0.666 3。然而，与后文基于光谱信息构建的模型相比（表3），图像特征模型的预测精度仍存在明显差距。这表明，仅依赖表观图像特征预测土壤EC具有局限性，可能由于图像信息主要反映表土的光学属性，而土壤EC受多因素影响，且图像本身易受光照、拍摄角度等环境干扰。
表2 土壤图像特征筛选前后模型性能对比

Table 2 Performance comparison of models before and after soil image feature screening

模型 输入特征 训练集 测试集
R 2 RMSE/（μS/cm） R 2 RMSE/（μS/cm）
CNN 全图像特征 0.553 2 192.662 9 0.511 1 188.552 5
优选图像特征 0.761 9 140.634 2 0.666 3 155.774 5
GRU 全图像特征 0.536 9 196.147 7 0.487 0 193.140 7
优选图像特征 0.749 2 144.335 4 0.608 2 168.786 4
PLSR 全图像特征 0.384 9 218.888 1 0.409 0 207.289 0
优选图像特征 0.369 7 225.469 6 0.449 1 200.449 1
表3 土壤光谱特征筛选前后模型性能对比

Table 3 Performance comparison of models before and after spectral feature screening for soil EC

模型 输入特征 训练集 测试集
R 2 RMSE/（μS/cm） R 2 RMSE/（μS/cm）
CNN 全谱段 0.948 5 65.408 6 0.892 8 88.291 3
特征波长 0.912 8 85.089 4 0.895 7 87.069 0
GRU 全谱段 0.941 8 69.512 6 0.882 5 92.416 7
特征波长 0.878 5 100.457 3 0.877 0 94.589 2
PLSR

全谱段

特征波长

0.981 7

0.856 0

38.646 1

108.314 4

0.735 6

0.808 9

147.852 9

125.705 3

3.3　基于光谱信息的EC反演模型分析

REFCV验证精度曲线结果如图9所示，随着特征波长数量增加，5折交叉验证精度呈现先上升后下降趋势。当特征子集为12个波长时，模型交叉验证精度最高，其值为0.716 3。这些波长分别为658、921、927、1 388、1 910、1 970、2 107、2 227、2 279、2 280、2 301及2 344 nm。本研究所选的12个特征波长与苏打盐碱地的光谱响应特征相符，其中658和950 nm附近波段与盐分具有显著相关性［31, 32］，而2 000~2 500 nm属于碳酸根的倍频与合频振动谱带，2 330 nm附近为碳酸根离子吸收峰位置［33, 34］。各特征波长重要性如图10所示 。
图9 RFECV验证精度曲线

Fig. 9 RFECV validation accuracy curve

图10 土壤光谱特征相对重要性评价结果

Fig. 10 Evaluation results of relative importance of soil spectral features

为评估光谱信息对于土壤EC的预测能力，本研究分别构建了基于全谱段与特征波长的CNN与GRU以及PLSR模型，性能指标如表3所示。对比发现，基于全谱段的两类模型在训练集都表现出了较强的拟合能力，但测试集预测性能相对的下降可能与全谱段的冗余信息有关。相比之下，基于特征波长的模型，其训练集与测试集的R²更为接近，表明模型具有更好的泛化性能。值得注意的是，在输入数据维度从2 151大幅降至12的条件下，特征波长模型的测试集预测精度与全谱模型保持相当，其中CNN特征波长模型的测试集R 2（0.895 7）甚至略高于其全谱段模型（0.892 8）；GRU特征波长模型的测试集R 2（0.877 0）也与其全谱段模型（0.882 5）基本持平。
该结果表明，REFCV方法筛选出的12个特征波长在去除光谱冗余信息的同时，有效保留了表征土壤EC的核心光谱特征，从而验证了该特征子集的有效性与可靠性。

3.4　光谱-图像融合的EC反演模型分析

为揭示融合模型性能提升的内在机理，本研究剖析了异质特征间的交互作用。通过计算RFECV筛选出的12个特征波长与VIP筛选出的9个图像特征间的皮尔逊相关系数矩阵（图11），发现光谱与图像特征的整体相关性处于较低水平，其相关系数绝对值主要分布在0.01~0.38。光谱特征与图像纹理特征中的CON和ENT的最大相关系数绝对值分别仅为0.386 8和0.373 1；与亮度相关的颜色特征间的相关系数也大多低于0.30。
图11 土壤EC与光谱-图像特征相关性热力图

注：*，P＜0.05；**，P＜0.01；***，P＜0.001。热力图色标代表皮尔逊相关系数 r，数值用于表征相关性程度，范围为-1~1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。

Fig. 11 Correlation heatmap of soil EC with spectral and image features

这种跨模态特征间的低相关性，有力证实了光谱与图像信息在表征土壤EC方面具有极强的独立性与互补性。从机理上分析，图像特征（如LAB_L，HOM，CON）主要捕捉苏打盐碱土因“盐聚”现象导致的宏观物理表象变化，如盐分结晶引起的表面颜色增亮与纹理结构均质化；而光谱特征（如碳酸根吸收带附近的短波红外波段）则从微观层面响应土壤盐分离子的化学键振动吸收特性。因此，图像信息与光谱信息形成了良好的协同效应。
基于CNN、GRU构建的数据级融合模型与特征级融合模型以及PLSR数据级融合模型的预测性能如表4。融合模型预测值与实测值的散点图如图12所示。对比不同数据源模型发现，无论是预测精度还是泛化性能，所有融合模型的测试集R 2均超过0.9，显著优于单一光谱或图像模型。其中，CNN特征级融合模型性能最优（R 2=0.924 9，RMSE=73.908 8 μS/cm），测试集R 2较单一特征波长模型提升约3.26%，RMSE降低15.12%；与单一图像模型相比，R 2提升约38.84%，RMSE降低52.55%。对比不同融合策略发现，特征级融合模型整体预测性能优于数据级融合模型。CNN特征级融合模型测试集R²较数据级融合提升约0.51%，RMSE降低约2.94%；GRU特征级融合模型的测试集R 2为0.921 4，RMSE为75.616 7 μS/cm。R 2较其数据级融合模型提升约1.60%，RMSE降低约8.11%。数据级融合模型中表现最优的为CNN，其测试集R 2为0.920 2，RMSE为76.149 9 μS/cm。此外，PLSR数据级融合模型的预测性能相对较低，明显劣于基于深度学习的融合模型，说明传统线性方法难以充分挖掘光谱-图像数据间的复杂非线性关系。结果表明，基于光谱-图像融合构建的土壤EC反演模型，在反演精度与泛化性能上均显著优于单一数据源模型。其中，特征级融合策略优于数据级融合，则得益于其更合理的融合架构：两个分支的模型结构对称但权重不共享，相比于数据级融合模型的简单拼接，特征级融合能够让每个分支先独立进行深层特征提取。特征融合发生在卷积特征提取之后、全连接层之前，这种中间层融合策略既保留了各模态的特征独立性，也促进了各模态信息交互，从而能够实现更优的预测性能［16］。
表4 不同融合策略的EC反演模型性能对比

Table 4 Performance comparison of EC inversion models with different fusion strategies

模型 输入特征 训练集 测试集
R 2 RMSE/（μS/cm） R 2 RMSE/（μS/cm）
CNN 数据级融合 0.955 6 60.724 5 0.920 2 76.149 9
特征级融合 0.951 6 64.426 8 0.924 9 73.908 8
GRU 数据级融合 0.937 7 71.919 4 0.906 9 82.288 9
特征级融合 0.931 0 75.732 8 0.921 4 75.616 7
PLSR 数据级融合 0.868 6 103.446 9 0.816 4 123.216 2
图12 土壤EC光谱-图像融合模型预测值与实测值的散点图

Fig. 12 Scatter plot of predicted and measured values of soil EC based on spectrum-image fusion model

3.5　讨 论

尽管本研究基于室内风干、过筛的土壤样品验证了光谱-图像融合方法的可行性，但将该方法推广至野外原位监测时，需充分考虑表层光学信息与耕作层的空间耦合机制。原位条件下光谱与图像信息仅直接反映表层土壤（0~2 mm）的光学属性，而作物根系主要分布层（10~20 cm）的盐分状况是盐碱地改良监测的重点。在苏打盐碱地中，受强烈蒸发作用驱动，地下水及深层毛管水携带盐分持续向地表运移并结晶。这种强烈的水盐协同与毛细管上升运动，构成了表层反射光谱与图像特征能够反映耕层盐分状况的物理水文基础。已有研究［35］通过实验室蒸发实验，利用结构方程模型分析表层光谱与15 cm深度土壤盐分的关系，发现二者存在显著相关性（标准化路径系数 = -0.37，t = -6.00），证实表层光谱信息可用于预测亚表层土壤盐分。因此，基于表层反演耕作层盐分在特定水文地质条件下具有理论可行性。未来研究需建立表层与耕作层盐分的定量关系，以支撑田间尺度的作物长势诊断与盐碱地改良监测。
室内可控环境与复杂野外条件之间的差异是本研究方法的另一大挑战。在野外场景下，不同模态的数据面临差异化的环境干扰。对于光谱数据而言，田间土壤水分的动态变化是影响反演精度的关键因素，水分与盐分光谱特征的耦合会显著削弱模型稳定性。因此，未来研究可以引入有效的水分校正策略，如外部参数正交化等方法，以剥离水分干扰、凸显盐分特征信息。对于图像数据，其对光照变化更为敏感。GOZUKARA等［36］的研究指出，光照强度的波动会显著改变土壤图像的色彩参数，进而导致模型精度大幅下降。而YANG等［37］指出，借助标准色卡（如24色卡）对图像进行色彩校正，可有效降低不同光照环境下的色差，显著提升模型的泛化能力。针对野外采集条件，建议将标准色卡与土壤样本置于同一视野，通过统一的感兴趣区裁剪与色彩校正矩阵实现全图像校正。此外，针对野外样本采集受限、小样本难以支撑深度学习模型充分训练的挑战，未来可引入适用于光谱与图像数据的数据增强方法，以丰富样本多样性、增强模型鲁棒性。将水分校正、图像色彩校正与数据增强策略系统性地融入多模态融合框架，是推动盐碱地原位监测技术走向田间应用的关键路径。

4 结 论

1）特征筛选有效提取了与土壤EC强相关的核心信息。RFECV筛选出的12个特征波长涵盖盐分敏感波段与碳酸根吸收区域，在降低数据维度的同时保留了关键光谱信息，使模型泛化性能优于全谱段模型；VIP筛选出的9个图像特征与EC显著相关，基于此的模型预测精度较全特征模型大幅提升。验证了特征筛选在去除冗余、强化表征方面的有效性。
2）光谱-图像融合模型显著提升了土壤EC的反演精度。特征级与数据级融合模型的测试集R²均大于0.9，其中CNN特征级融合模型预测效果最优（R 2=0.924 9，RMSE=73.908 8 μS/cm），测试集R 2较单一特征波长模型提升约3.26%，RMSE降低15.12%；与单一图像模型相比，R 2提升约38.84%，RMSE降低52.55%。验证了多源信息融合在提升模型预测性能的有效性。
3）特征级融合策略整体优于数据级融合。其双分支网络结构允许光谱与图像数据先进行独立、深层的特征提取，再进行融合。这种策略不仅保留了各模态信息的特异性，更促进了深层的跨模态信息交互。
4）研究仍存在一定局限性与展望。当前图像采集依赖于室内可控光源，模型在野外复杂自然光照条件下的适用性与鲁棒性有待进一步验证。未来工作将致力于扩大样本覆盖范围、纳入更多盐碱土类型，优化图像采集与特征筛选方案，以提升模型的区域普适性与实用化水平。

本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
SHOKRI N, HASSANI A, SAHIMI M. Multi-scale soil salinization dynamics from global to pore scale: a review[J]. Reviews of Geophysics, 2024, 62(4): e2023RG000804.

[2]
ISMAYILOV A I, MAMEDOV A I, FUJIMAKI H, et al. Soil salinity type effects on the relationship between the electrical conductivity and salt content for 1:5 soil-to-water extract[J]. Sustainability, 2021, 13(6): 3395.

[3]
田安红, 赵俊三, 张顺吉, 等. 基于分数阶微分的盐渍土电导率高光谱估算研究[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2020, 28(4): 599-607.

TIAN A H, ZHAO J S, ZHANG S J, et al. Hyperspectral estimation of saline soil electrical conductivity based on fractional derivative[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(4): 599-607.

[4]
王怡婧, 丁启东, 张俊华, 等. 基于无人机高光谱遥感和机器学习的土壤水盐信息反演[J]. 应用生态学报, 2023, 34(11): 3045-3052.

WANG Y J, DING Q D, ZHANG J H, et al. Inversion of soil water and salt information based on UAV hyperspectral remote sensing and machine learning[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2023, 34(11): 3045-3052.

[5]
ZHAO Y, MIAO Q F, SHI H B, et al. Inversion of soil salinization at the branch canal scale in the Hetao Irrigation District based on improved spectral indices[J]. Agricultural Water Management, 2025, 316: 109608.

[6]
SUN M Y, LIU H G, LI P F, et al. Effects of salt content and particle size on spectral reflectance and model accuracy: estimating soil salt content in arid, saline-alkali lands[J]. Microchemical Journal, 2024, 207: 111666.

[7]
杨吉存, 郭兵. 基于FOD-CNN光谱指数的滨海地区盐渍化估算模型[J]. 农业工程学报, 2025, 41(15): 76-85.

YANG J C, GUO B. Estimating salinization in coastal areas using FOD-CNN spectral indices[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2025, 41(15): 76-85.

[8]
李佳怿, 张翼腾, 周宝闯, 等. 光谱技术结合水分校正与样本增广的棉田土壤盐分精准反演[J]. 农业工程学报, 2024, 40(1): 171-181.

LI J Y, ZHANG Y T, ZHOU B C, et al. Inversing soil salinity in cotton fields using spectroscopy sample augmentation and moisture correction[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2024, 40(1): 171-181.

[9]
王海江, 蒋天池, YUNGER John A, 等. 基于支持向量机的土壤主要盐分离子高光谱反演模型[J]. 农业机械学报, 2018, 49(5): 263-270.

WANG H J, JIANG T C, YUNGER J, et al. Hyperspectral inverse model for soil salt ions based on support vector machine[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(5): 263-270.

[10]
宋岩, 柴明堂, 李王成, 等. 基于RGB和纹理特征的土壤表层水盐信息反演方法[J]. 中国农业科学, 2025, 58(6): 1159-1172.

SONG Y, CHAI M T, LI W C, et al. A method for estimating water-salinity information of soil surface using RGB and texture features[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2025, 58(6): 1159-1172.

[11]
徐璐, 王慧, 邱思怡, 等. 基于数码相片和颜色空间转换的滨海土壤盐渍化定量估算[J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(8): 2409-2414.

XU L, WANG H, QIU S Y, et al. Coastal soil salinity estimation based digital images and color space conversion[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2021, 41(8): 2409-2414.

[12]
REN J H, CHEN Q, MA D L, et al. Study on a fast EC measurement method of soda saline-alkali soil based on wavelet decomposition texture feature[J]. Catena, 2021, 203: 105272.

[13]
YANG Z X, LI Y S, WANG R F, et al. Deep learning in multimodal fusion for sustainable plant care: A comprehensive review[J]. Sustainability, 2025, 17(12): 5255.

[14]
WANG D C, LI L L, JIANG X S, et al. Fusion of spectral and image information for generalized detection of SSC in multi-variety peaches[J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2026, 149: 108681.

[15]
ZHENG Y H, LUO X, GAO Y, et al. Lycopene detection in cherry tomatoes with feature enhancement and data fusion[J]. Food Chemistry, 2025, 463(Pt 2): 141183.

[16]
LI H, JU W L, SONG Y M, et al. Soil organic matter content prediction based on two-branch convolutional neural network combining image and spectral features[J].Computers and Electronics in Agriculture, 2024, 217: 108561.

[17]
周道玮, 胡娟, 李强, 等. 松嫩平原盐碱地研究进展[J]. 生态学杂志, 2025, 44(5): 1671-1677.

ZHOU D W, HU J, LI Q, et al. Research progress of salt-affected land in Songnen Plain[J]. Chinese Journal of Ecology, 2025, 44(5): 1671-1677.

[18]
张恒, 梁太波, 宋效东, 等. 基于高光谱成像的烟田土壤pH估测[J]. 西南农业学报, 2023, 36(12): 2771-2779.

ZHANG H, LIANG T B, SONG X D, et al. Estimation of soil pH in tobacco field based on hyperspectral imaging[J]. Southwest China Journal of Agricultural Sciences, 2023, 36(12): 2771-2779.

[19]
梅轩铭, 胡耀华, 张浩天, 等. 基于高光谱成像技术判别马铃薯叶片干旱状态[J]. 干旱地区农业研究, 2024, 42(5): 246-254.

MEI X M, HU Y H, ZHANG H T, et al. Evaluation of drought status of potato leaves based on hyperspectral imaging[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2024, 42(5): 246-254.

[20]
VERGARA-DÍAZ O, ZAMAN-ALLAH M A, MASUKA B, et al. A novel remote sensing approach for prediction of maize yield under different conditions of nitrogen fertilization[J]. Frontiers in Plant Science, 2016, 7: 666.

[21]
ZHAI J X, WANG N, HU B F, et al. Estimation of soil salinity by combining spectral and texture information from UAV multispectral images in the Tarim River Basin, China[J]. Remote Sensing, 2024, 16(19): 3671.

[22]
谢坪良, 张智韬, 巴亚岚, 等. 基于无人机图像纹理和表型参数的夏玉米水分胁迫诊断[J]. 农业工程学报, 2024, 40(10): 136-146.

XIE P L, ZHANG Z T, BA Y L, et al. Diagnosis of summer maize water stress based on UAV image texture and phenotypic parameters[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2024, 40(10): 136-146.

[23]
向友珍, 李汪洋, 台翔, 等. 基于无人机遥感图像纹理与植被指数的土壤含盐量反演[J]. 农业机械学报, 2023, 54(8): 201-210.

XIANG Y Z, LI W Y, TAI X, et al. Inversion of soil salt content based on texture feature and vegetation index of UAV remote sensing images[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2023, 54(8): 201-210.

[24]
赵玉霞, 张明锦, 王茹, 等. 反向传播神经网络结合紫外-近红外融合光谱对"互助"青稞酒的判别研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2025, 45(5): 1290-1299.

ZHAO Y X, ZHANG M J, WANG R, et al. Discriminative study on Huzhu Qingke liquor by back propagation neural network combined with ultraviolet-near infrared fusion spectroscopy[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2025, 45(5): 1290-1299.

[25]
白川平, 张芳琴, 周明全. 基于深度学习的多模态数据融合技术研究进展[J]. 信息系统工程, 2025(5): 56-59.

BAI C P, ZHANG F Q, ZHOU M Q. Research progress of multimodal data fusion technology based on deep learning[J]. China CIO News, 2025(5): 56-59.

[26]
ZHU H, YI X Y, LI X T, et al. ConvGRU-based multiscale frequency fusion network for PAN-MS joint classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 5406415.

[27]
黄锐, 彭安, 胡家祥, 等. 基于多通道CNN-GRU的表面增强拉曼光谱对毒品的模糊识别[J]. 中国科学: 化学, 2023, 53(5): 861-873.

HUANG R, PENG A, HU J X, et al. Multichannel-CNN-GRU-based surface-enhanced Raman spectroscopy for fuzzy identification of illicit drugs[J]. Scientia Sinica Chimica, 2023, 53(5): 861-873.

[28]
LI X J, REN J H, ZHAO K, et al. Correlation between spectral characteristics and physicochemical parameters of soda-saline soils in different states[J]. Remote Sensing, 2019, 11(4): 388.

[29]
REN J H, LI X J, LI S J, et al. Quantitative analysis of spectral response to soda saline-AlkaliSoil after cracking process: a laboratory procedure to improve soil property estimation[J]. Remote Sensing, 2019, 11(12): 1406.

[30]
REN J H, XIE R F, ZHU H L, et al. Comparative study on the abilities of different crack parameters to estimate the salinity of soda saline-alkali soil in Songnen Plain, China[J]. Catena, 2022, 213: 106221.

[31]
张俊华, 孙媛, 贾科利, 等. 不同盐结皮光谱特征及其盐渍化信息预测研究[J]. 农业机械学报, 2018, 49(12): 325-333, 370.

ZHANG J H, SUN Y, JIA K L, et al. Spectral characteristics and salinization information prediction of different soil salt crusts[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(12): 325-333, 370.

[32]
MANDAL A K. The need for the spectral characterization of dominant salts and recommended methods of soil sampling and analysis for the proper spectral evaluation of salt affected soils using hyper-spectral remote sensing[J]. Remote Sensing Letters, 2022, 13(6): 588-598.

[33]
林卡, 李德成, 刘峰, 等. 基于可见-近红外反射光谱的土壤碳酸钙含量与反演效果关系研究[J]. 土壤学报, 2018, 55(2): 304-312.

LIN K, LI D C, LIU F, et al. Study on relationship between soil calcium carbonate content and inversion effect based on visible near-infrared reflectance spectra[J]. Acta Pedologica Sinica, 2018, 55(2): 304-312.

[34]
翟文羽, 陈磊, 徐艺轩, 等. 利用光谱吸收深度定量反演碳酸盐矿物的影响因素及应用分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(7): 2226-2232.

ZHAI W Y, CHEN L, XU Y X, et al. Analysis of impact factors and applications by using spectral absorption depth for quantitative inversion of carbonate mineral[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2021, 41(7): 2226-2232.

[35]
LIU Y, PAN X Z, WANG C K, et al. Can subsurface soil salinity be predicted from surface spectral information From the perspective of structural equation modelling[J]. Biosystems Engineering, 2016, 152: 138-147.

[36]
GOZUKARA G, HARTEMINK A E, ZHANG Y K. Illumination levels affect the prediction of soil organic carbon using smartphone-based digital images[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 204: 107524.

[37]
YANG J W, WANG T W, QUE S X, et al. Effect of colour calibration on the prediction of soil organic matter content based on original soil images obtained from smartphones under different lighting conditions[J]. Soil and Tillage Research, 2024, 238: 106018.

Options
文章导航

/

〈 〉

  • 国际刊号　ISSN 2097-485X（网络）
    　　　　　ISSN 2096-8094（印刷）
    国内刊号　CN 10-1681/S
    CODEN　 ZNZHD7
    主管：中华人民共和国农业农村部
    主办：中国农业科学院农业信息研究所
  • 地址：北京市海淀区中关村南大街12号中国农业科学院农业信息研究所
    邮编：100081
    电话：010-82109657
    E-mail：smartag@caas.cn
京ICP备09089781号-37