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基于高光谱的土壤养分含量反演模型研究 被引量：18
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作者 陶培峰 王建华 +3 位作者 李志忠 周萍 杨佳佳 高樊琦 《地质与资源》 CAS 2020年第1期68-75,84,共9页
为实现土壤养分(有机质SOM、全氮TN、全磷TP、全硫TS)含量的快速测定,以建三江创业农场为例,对土壤原始反射率进行了一阶微分(FD)、倒数对数(RL)、倒数一阶微分(FDR)、多元散射校正(MSC)和连续统去除(CR)变换,分析6种光谱变量与土壤养... 为实现土壤养分(有机质SOM、全氮TN、全磷TP、全硫TS)含量的快速测定,以建三江创业农场为例,对土壤原始反射率进行了一阶微分(FD)、倒数对数(RL)、倒数一阶微分(FDR)、多元散射校正(MSC)和连续统去除(CR)变换,分析6种光谱变量与土壤养分的相关性,将在α=0.01水平上显著相关的波段作为特征波段,运用多元逐步回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)三种分析方法分别建立有机质、全氮、全磷和全硫的高光谱预测模型,并利用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)对预测模型进行评价.结果显示,PLSR和BPNN建立的土壤养分含量预测模型均优于SMLR,能极好地预测有机质和全氮含量,同时具有粗略估算全硫含量的能力.三种方法中仅有CR-BPNN能对全磷含量进行粗略估算.对有机质、全氮、全磷和全硫预测效果最佳的模型及其验证集决定系数分别为:MSC-PLSR(0.86)、MSC-PLSR(0.75)、CR-BPNN(0.56)、FDR-BPNN(0.67). 展开更多
关键词 土壤养分 高光谱 多元逐步回归 偏最小二乘 BP神经网络 反演模型
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PSR框架下的黑龙江省海伦市耕地质量评价 被引量：9
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作者 王建华 陶培峰 +2 位作者 袁月 李志忠 杨佳佳 《地质与资源》 CAS 2020年第6期525-532,共8页
为科学评价现有耕地质量水平,利用环境卫星、Landsat8遥感影像以及地球化学调查等数据,提取了土壤肥力、水分、重金属污染等多种指标信息,采用与土壤水含量相关性更强的TVDI代替传统的DVI方法,建立了基于压力-状态-响应模型(PSR)的土壤... 为科学评价现有耕地质量水平,利用环境卫星、Landsat8遥感影像以及地球化学调查等数据,提取了土壤肥力、水分、重金属污染等多种指标信息,采用与土壤水含量相关性更强的TVDI代替传统的DVI方法,建立了基于压力-状态-响应模型(PSR)的土壤质量评价方法.运用层次分析法(AHP)为各评价指标赋予权重,结合专家评分与线性内插法实现评价因子的定量评价,最终将各评价因子进行空间权重叠加获得地块评价单元.评价结果表明:海伦市一级耕地占28.75%,二级耕地占71.17%,三级及以下耕地占0.08%,耕地质量总体较高.通过对不同等级耕地空间分布的结果分析,提出了针对性的耕地改良建议. 展开更多
关键词 耕地质量评价 PSR 遥感 地球化学 海伦市 黑龙江省
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基于高光谱技术的黑土地微量金属元素探测方法及地学意义 被引量：5
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作者 王建华 左玲 +5 位作者 李志忠 穆华一 周萍 杨佳佳 赵英俊 秦凯 《地质力学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期418-429,共12页
在土壤中重金属含量较低的情况下,重金属的高光谱特征响应非常微弱,不易构建精确的高光谱直接反演模型。为了解决上述问题,依据土壤化学变量间的理化性质,将重金属富集特征转移到与之相关的化学主量元素上,使重金属微弱的信息得以间接... 在土壤中重金属含量较低的情况下,重金属的高光谱特征响应非常微弱,不易构建精确的高光谱直接反演模型。为了解决上述问题,依据土壤化学变量间的理化性质,将重金属富集特征转移到与之相关的化学主量元素上,使重金属微弱的信息得以间接定量反演。文中以海伦市黑土土壤为研究对象,通过主成分分析、聚类分析确定了主量元素氧化铁(Fe_(2)O_(3))与微量重金属As、Zn、Cd之间存在明显吸附赋存关系。选用偏最小二乘法构建了研究区氧化铁含量的最佳反演模型(决定系数为0.704,均方根误差为0.148,F检验为12.732),并利用氧化铁与As、Zn、Cd之间的赋存关系,通过神经网络构建了氧化铁预测值与重金属真实值间的非线性拟合模型,得出As含量的拟合程度最高,Zn的拟合程度较好,Cd的拟合效果较理想,总体相关性分别为0.796、0.732、0.530。研究结果表明,基于氧化铁含量的间接预测模型能对微量重金属As、Zn、Cd进行较好的定量预测,为微量重金属含量的定量分析提供了新的方法参考,为高光谱遥感技术预测土壤重金属含量提供了依据,增强了土壤微量重金属反演可行性,对细化自然资源质量监测、深化开展地学系统综合分析与评价有重要意义。 展开更多
关键词 重金属 土壤 赋存关系 高光谱 地球化学 非线性拟合模型 间接预测 神经网络
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