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题名基于高光谱反射特性的土壤全氮含量预测分析
被引量：21
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作者
李焱
王让会
管延龙
蒋烨林
吴晓全
彭擎
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机构
南京信息工程大学环境科学与工程学院
南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心
南京信息工程大学应用气象学院
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2017年第1期173-179,共7页
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基金
国家科技支撑计划项目(2012BAD16B0305
2012BAC23B01)
中国清洁发展机制基金(2013013)资助
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文摘
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。
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关键词
土壤全氮
高光谱
偏最小二乘法
光谱预测模型
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Keywords
soil total nitrogen matter
Hyper-spectrum
Partial least squares regression
Prediction model
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分类号
S151.9
[农业科学—土壤学]
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