基于高光谱反射特性的土壤全氮含量预测分析

• 作者: 吴晓全 彭擎 李焱 王让会 管延龙 蒋烨林
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤全氮 高光谱 偏最小二乘法 光谱预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 模型与反演
• 页码范围: 173-179
• 页数: 7页
• 分类号: S151.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.1.0173

摘要

随着高光谱遥感技术的快速发展,光谱技术已经在土壤理化性质、土壤养分等预测研究中得到了广泛应用.通过土壤高光谱反射率及其变形全氮含量的相关性,提取土壤光谱特征波段;采用多元回归和偏最小二乘回归法对全氮含量进行预测分析.结果表明:土壤光谱一阶微分显著提高了全氮与高光谱之间的敏感度;在多元逐步线性回归模型和偏最小二乘回归分析法建立的模型中,二者均能较好地进行预测,但在偏最小二乘模型中,反射率二阶微分的预测模型最高达到0.956,总均方根误差最低为0.045.其模型的稳定性和预测精度优于多元逐步线性回归所建立模型,可以更好地快速预测土壤全氮,为土壤质量的评价提供数据基础,也为研究土壤退化地区的预测与防治提供信息,对未来农业的发展具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王让会	南京信息工程大学环境科学与工程学院	77	746	15.0	24.0
5	管延龙	南京信息工程大学环境科学与工程学院	8	60	4.0	7.0
6	蒋烨林	南京信息工程大学应用气象学院	8	80	5.0	8.0
7	彭擎	南京信息工程大学应用气象学院	9	79	5.0	8.0
8	李焱	南京信息工程大学环境科学与工程学院	4	61	3.0	4.0
9	吴晓全	南京信息工程大学应用气象学院	5	78	5.0	5.0