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摘要:
为解决遥感技术在监测耕层土壤有机质方面的应用问题,利用表层土壤光谱对耕层土壤有机质含量进行估测.以山东省济南市章丘区的袁层、耕层各76个土壤样本为研究对象,首先对表层光谱数据进行小波变换去噪、剔除异常样本等处理,然后对处理后的光谱反射率进行一阶微分等10种数学变换,在对数倒数一阶微分和对数一阶微分变换后的反射率数据中选取43个与土壤有机质含量相关系数较高的波段,通过主成分分析以累计贡献率大于90%的标准选取5个主成分作为反演因子,利用BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVR)和多元线性回归(MLR)方法建立耕层土壤有机质含量间接估测模型.结果 表明,耕层土壤与表层土壤有机质含量之间决定系数R2达到0.839,显著性P<0.01,存在着较强的相关性BPN估测模型的精度最优,决定系数R2为0.845,平均相对误差为7.642%,RMSE分别为1.622g·kg-1.研究表明,利用表层土壤光谱信息间接估测耕层有机质含量是可行有效的,为耕层土壤有机质的估测问题提供了一种新思路.
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文献信息
篇名 基于表层土壤光谱的耕层土壤有机质间接估测
来源期刊 安徽农业大学学报 学科 农学
关键词 土壤有机质 高光谱遥感 间接估测 估测模型 主成分分析
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 资源与环境
研究方向 页码范围 421-426
页数 6页 分类号 S153.621|TP79
字数 语种 中文
DOI 10.13610/j.cnki.1672-352x.20200706.022
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 李西灿 山东农业大学信息科学与工程学院 33 149 7.0 10.0
2 翟浩然 山东农业大学信息科学与工程学院 3 3 1.0 1.0
3 钟浩 山东农业大学信息科学与工程学院 3 3 1.0 1.0
4 周钰 山东农业大学信息科学与工程学院 4 3 1.0 1.0
5 曹雪松 山东农业大学信息科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
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土壤有机质
高光谱遥感
间接估测
估测模型
主成分分析
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业大学学报
双月刊
1672-352X
34-1162/S
大16开
合肥市长江西路130号
1957
chi
出版文献量(篇)
3481
总下载数(次)
11
总被引数(次)
40517
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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