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基于小波变换的土壤有机质含量高光谱估测术
基于小波变换的土壤有机质含量高光谱估测术
作者:
朱西存
李希灿
王银娟
赵庚星
陈红艳
隋龙
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
高光谱
土壤有机质
小波变换
特征光谱
摘要:
利用统计分析方法选取了土壤N、P、K元素含量近似而有机质含量差异较大的样本60个,通过高光谱探测分析获得样本反射率对数的一阶导数光谱,采用Bior 1.3函数进行多层离散小波分解,剔除低频近似信号和高频噪声信号,得到反映土壤理化参数的特征光谱曲线;采用相关分析筛选土壤有机质含量的显著相关波段,基于显著相关波段和特征光谱曲线分别构建土壤有机质含量高光谱多元回归估测模型;通过比较分析,确定了提取土壤有机质特征光谱的最佳小波分解尺度并构建了最佳预测模型.结果表明:提取土壤有机质特征光谱的最佳小波分解层数是9层,其次是8层和10层;基于小波9层分解特征光谱曲线的有机质含量估测模型最佳,其决定系数(R2)为0.89,比基于显著相关波段构建模型的R2增加了0.31,比基于原始光谱所构建模型的R2增加了0.10.
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麦田耕作层土壤有机质的高光谱监测
土壤有机质
高光谱
模型
多元逐步回归
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于小波变换的土壤有机质含量高光谱估测术
来源期刊
应用生态学报
学科
农学
关键词
高光谱
土壤有机质
小波变换
特征光谱
年,卷(期)
2011,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
2935-2942
页数
分类号
P237|S153.2
字数
语种
中文
DOI
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
赵庚星
山东农业大学资源与环境学院
167
5137
43.0
64.0
2
朱西存
山东农业大学资源与环境学院
55
916
18.0
29.0
3
李希灿
山东农业大学信息科学与工程学院
35
578
13.0
23.0
4
陈红艳
山东农业大学资源与环境学院
30
287
10.0
15.0
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
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引证文献(4)
二级引证文献(0)
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引证文献(3)
二级引证文献(1)
2015(14)
引证文献(7)
二级引证文献(7)
2016(24)
引证文献(8)
二级引证文献(16)
2017(34)
引证文献(7)
二级引证文献(27)
2018(53)
引证文献(4)
二级引证文献(49)
2019(42)
引证文献(2)
二级引证文献(40)
2020(19)
引证文献(4)
二级引证文献(15)
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节点文献
高光谱
土壤有机质
小波变换
特征光谱
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
应用生态学报
主办单位:
中国生态学学会
中国科学院沈阳应用生态研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9332
CN:
21-1253/Q
开本:
大16开
出版地:
辽宁省沈阳市文化路72号
邮发代号:
8-98
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
9946
总下载数(次)
16
总被引数(次)
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