- 相關(guān)推薦
基于高光譜的土壤有機(jī)質(zhì)含量估算研究
摘要：高光譜遙感技術(shù)以其光譜分辨率高、波段連續(xù)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)豐富的特點(diǎn),因而在土壤養(yǎng)分研究中得到廣泛應(yīng)用.通過土壤釘機(jī)質(zhì)的高光譜遙感分析,可以充分了解土壤養(yǎng)分的狀況及動態(tài)變化,為指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)依據(jù).本文基于江西省余江縣和泰和縣采集的34個紅壤土樣350～2 500 nm波段的光譜曲線,研究了土壤光譜與土壤有機(jī)質(zhì)含量之間的關(guān)系.先對土壤反射率光譜進(jìn)行兩種變換:一階微分(R)、倒數(shù)的對數(shù)log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基礎(chǔ)上,運(yùn)用多元逐步線性回歸法和偏最小二乘回歸法建立相應(yīng)的估算模型,并對模型進(jìn)行檢驗(yàn).結(jié)果表明,偏最小二乘回歸法優(yōu)于多元逐步線性回歸法,其建立的高光譜估算模型具有快速估算土壤中有機(jī)質(zhì)含量的潛力. 作者： 劉磊[1] 沈潤平[1] 丁國香[2] Author： LIU Lei[1] SHEN Run-ping[1] DING Guo-xiang[2] 作者單位： 南京信息工程大學(xué),氣象災(zāi)害省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇,南京,210044;安徽省氣象局,安徽,合肥,230001安徽省氣象局,安徽,合肥,230001 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(3) 分類號： S127 TP79 關(guān)鍵詞： 高光譜 土壤有機(jī)質(zhì) 多元逐步回歸 偏最小二乘回歸 機(jī)標(biāo)分類號： S15 X70 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 高光譜遙感技術(shù) 土壤有機(jī)質(zhì)含量 含量估算 Based Soil Organic Matter 偏最小二乘回歸法 線性回歸法 土壤養(yǎng)分 光譜估算模型 農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境 江西省余江縣 多元逐 波段 土壤反射率 光譜分辨率 遙感分析 養(yǎng)分研究 土壤光譜 特征吸收 農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 基金項(xiàng)目： 國家(973計(jì)劃)項(xiàng)目，江蘇省青藍(lán)工程和南京信息工程大學(xué)重點(diǎn)基金項(xiàng)目資助 基于高光譜的土壤有機(jī)質(zhì)含量估算研究[期刊論文] 光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(3)劉磊 沈潤平 丁國香高光譜遙感技術(shù)以其光譜分辨率高、波段連續(xù)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)豐富的特點(diǎn),因而在土壤養(yǎng)分研究中得到廣泛應(yīng)用.通過土壤釘機(jī)質(zhì)的高光譜遙感分析,可以充分了解土壤養(yǎng)分的狀況及動態(tài)變化,為指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)依...【基于高光譜的土壤有機(jī)質(zhì)含量估算研究】相關(guān)文章：
用高光譜植被指數(shù)估算水稻乳熟后葉片和穗的色素含量05-02
基于光譜相關(guān)性的SVM高光譜遙感影像分類04-28
葉片水分含量光譜響應(yīng)變化研究05-02
基于光譜理論的作物營養(yǎng)診斷研究進(jìn)展04-27
基于光譜理論的作物營養(yǎng)診斷研究進(jìn)展05-02