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基于灰色关联法的春小麦叶片含水量高光谱估测模型研究 被引量：12
1
作者 吾木提.艾山江 买买提.沙吾提 +3 位作者 尼加提.卡斯木 尼格拉.塔西甫拉提 王敬哲 依尔夏提.阿不来提 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3905-3911,共7页
利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联... 利用高光谱植被指数反演植被水分含量时,快速、准确的找到实测光谱数据与植被水分相关性最高的植被指数是研究的重点。在农田尺度上,以春小麦野外光谱数据与叶片含水量的定量关系为基础,通过灰色关联度分析,筛选出与叶片含水量灰色关联度较高的5种典型的水分植被指数,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的偏最小二乘回归(PLSR)模型和BP神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)模型。结果表明:(1)光谱一阶导数可以有效去除噪声影响并突出光谱特征信息,尤其是在750～830,1 000～1 060和2 056～2 155 nm等区间明显提高了与LWC的相关性。(2)灰色关联法能够较好的表征各水分植被指数与叶片含水量间的关联性,其中基于原始光谱建立的前5个水分植被指数都是两波段比值植被指数,基于光谱一阶导数建立的水分植被指数基本上都是两波段归一化差值植被指数。(3)所建立的两种模型中,基于光谱一阶导数建立的PLSR和BP神经网络模型R^2分别为0. 80和0. 81,稳定性基本相同且都较好;两种模型RMSE都是0. 55,RPD分别为2. 01和1. 41,说明PLSR模型的预测精度比BP神经网络模型高。从模型的验证效果来看,PLSR模型在估算春小麦叶片含水量方面有一定的优势,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。 展开更多
关键词 叶片含水量 春小麦 高光谱估算 灰色关联法 反演模型
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基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型 被引量：8
2
作者 吾木提.艾山江 买买提.沙吾提 +2 位作者 依力亚斯江.努尔麦麦提 茹克亚.萨吾提 王敬哲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第24期200-206,共7页
针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经... 针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。 展开更多
关键词 遥感 土壤 盐分测量 WorldView-2影像 克里雅河流域 实测高光谱 神经网络 反演模型
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新疆准东矿区土壤与降尘重金属空间分布及关联性分析 被引量：12
3
作者 阿尔祖娜.阿布力米提 王敬哲 +3 位作者 王宏卫 茹克亚.萨吾提 阿不都艾尼.阿不里 吾木提.艾山江 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第23期259-266,共8页
土壤重金属与大气降尘重金属之间的关联性可以反映重金属污染的来源、土壤-大气系统中重金属的传输、迁移和扩散特征。为了研究矿区表层土壤的污染状况及与降尘重金属质量分数间的关联性,该研究以新疆维吾尔自治区准东矿区为研究靶区,利... 土壤重金属与大气降尘重金属之间的关联性可以反映重金属污染的来源、土壤-大气系统中重金属的传输、迁移和扩散特征。为了研究矿区表层土壤的污染状况及与降尘重金属质量分数间的关联性,该研究以新疆维吾尔自治区准东矿区为研究靶区,利用2014年采集的51个表层土壤和大气降尘样品的室内实测重金属质量分数数据,并基于此分析了样品中6种重金属(As、Cu、Cr、Hg、Pb、Zn)的空间分布特征、地积累指数以及潜在生态风险;利用Pearson相关性分析矩阵和灰色关联法对表层土壤与大气降尘中重金属浓度的相关性和关联度进行探讨。结果表明:1)准东矿区表层土壤重金属的分布状况存在着明显的空间差异,其中Hg的污染程度最严重,处于强-极强度污染,其潜在生态危害指数达到了较高生态风险;Zn和Cu基本处于无污染状态,属于轻微生态风险;2)大气降尘重金属空间分布存在着明显差异,降尘中的Zn处于极强度污染,Hg处于无污染状态;3)Pearson相关分析与灰色关联分析表明,准东地区表层土壤与大气降尘中6种重金属的相关系数大小顺序与关联度排序结果一致,其中Hg和As元素具有较强的一致性,且具有相同的来源,说明大气降尘对表层土壤中重金属的质量分数有一定影响。但因不同重金属元素沉降特性不同,导致各元素之间的关联度有所差异。 展开更多
关键词 重金属 土壤 沙尘 空间分布 地积累指数 潜在生态风险指数 关联性分析
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