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摘要:
快速监测土壤重金属污染程度,对发展精细农业、保障食品安全和社会经济可持续发展具有重要意义.本文基于山东省烟台市的70个土壤样本数据,首先分析了土壤重金属镍的分组光谱特性;对土壤光谱反射率进行一阶微分、倒数的一阶微分、对数的一阶微分等六种变换并计算出光谱反射率变换值与土壤镍含量的相关系数,根据极大相关性原则选取光谱特征;然后建立基于BP神经网络的土壤重金属镍含量光谱估侧模型;并利用其它2种建模方法对镍含量进行建模,验证BP神经网络模型的有效性.结果表明,土壤光谱反射率随镍含量的升高而降低,呈现负相关性;以(1/R1015)′、(1/R2286)′、(1/ln(R925))′和(1/ln(R1911))′为估测因子,所建镍含量估侧模型的决定系数为R2=0.912,平均相对误差为14.279%.研究表明,利用高光谱技术定量估测土壤镍含量是可行的.
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文献信息
篇名 烟台地区土壤重金属镍高光谱估测模型
来源期刊 山东农业大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 土壤镍含量 高光谱遥感 光谱特征 地积累指数 修正模型
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-87
页数 4页 分类号 X131.3
字数 2280字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2324.2019.01.018
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 王凤华 10 17 2.0 3.0
2 刘志文 5 4 1.0 2.0
3 李西灿 山东农业大学信息科学与工程学院 33 149 7.0 10.0
4 王德强 5 13 2.0 3.0
5 路杰晖 山东农业大学信息科学与工程学院 6 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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光谱特征
地积累指数
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研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
山东农业大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2324
37-1132/S
大16开
山东泰安市岱宗大街61号农业大学学报编辑部
1955
chi
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10
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