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基于热红外特征光谱的土壤重金属含量估算模型研究
基于热红外特征光谱的土壤重金属含量估算模型研究
作者:
周连第
孙丹峰
李淑敏
李红
鲍京
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
土壤重金属
102F
热红外
光谱特征
摘要:
利用光谱分析方法探究了北京地区农业土壤中8种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、As,Cd、Pb、Hg)含量与热红外发射率(8μm~13μm)的关系,分析了土壤重金属的特征光谱,并模拟预测了重金属含量的回归模型,为基于遥感光谱的土壤重金属含量监测奠定了基础.相关分析结果表明,发射率标准化比值与重金属含量的相关关系最好,可用来获取土壤中的重金属元素信息.建立了土壤重金属含量的对数值与发射率标准化比值的线性回归模型,并对回归方程的显著性进行了检验.结果表明回归方程显著,这说明发射率变量与土壤重金属含量之间存在相关关系,因此热红外发射率可以用来预测土壤的重金属含量.
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重金属
有机质
高光谱
有机质诊断指数(OII)
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高光谱遥感技术
土壤
重金属
反演推算
近地传感高光谱
低空高光谱遥感
高空高光谱遥感
内容分析
文献信息
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期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于热红外特征光谱的土壤重金属含量估算模型研究
来源期刊
红外
学科
农学
关键词
土壤重金属
102F
热红外
光谱特征
年,卷(期)
2010,(7)
所属期刊栏目
研究论文
研究方向
页码范围
33-38
页数
分类号
TP79|S151.9
字数
4176字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-8785.2010.07.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周连第
北京市农林科学院农业综合发展研究所
117
2021
22.0
39.0
2
孙丹峰
中国农业大学资源与环境学院
89
2331
28.0
44.0
3
李红
北京市农林科学院农业综合发展研究所
87
1318
21.0
32.0
4
李淑敏
北京市农林科学院农业综合发展研究所
4
94
4.0
4.0
8
鲍京
中国农业大学资源与环境学院
1
23
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
(60)
共引文献
(149)
参考文献
(8)
节点文献
引证文献
(23)
同被引文献
(160)
二级引证文献
(126)
1900(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1985(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1987(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1989(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1994(6)
参考文献(0)
二级参考文献(6)
1995(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1996(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1997(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1998(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
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参考文献(0)
二级参考文献(2)
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参考文献(0)
二级参考文献(3)
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参考文献(0)
二级参考文献(2)
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二级参考文献(8)
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二级引证文献(24)
2019(52)
引证文献(5)
二级引证文献(47)
2020(9)
引证文献(1)
二级引证文献(8)
研究主题发展历程
节点文献
土壤重金属
102F
热红外
光谱特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外
主办单位:
中国科学院上海技术物理研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-8785
CN:
31-1304/TN
开本:
大16开
出版地:
上海市玉田路500号
邮发代号:
4-290
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
3030
总下载数(次)
11
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