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基于高光谱与电磁感应技术的干旱区绿洲土壤含水量反演研究
被引量：
5
1
作者
宁娟
丁建丽
+5 位作者
杨爱霞
苏雯
李焕
曹雷
缪琛
地力夏提.艾木热拉
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2018年第3期258-265,共8页
为实现干旱区绿洲土壤含水量的快速、准确监测,利用采集自渭干河-库车河绿洲的84个表层(0~10cm)土壤样本,通过利用电磁感应仪(EM38)将所测解译后数据代替实测土壤含水量数据,将高光谱反射率重采样为Landsat8卫星遥感波段反射率,在选取...
为实现干旱区绿洲土壤含水量的快速、准确监测,利用采集自渭干河-库车河绿洲的84个表层(0~10cm)土壤样本,通过利用电磁感应仪(EM38)将所测解译后数据代替实测土壤含水量数据,将高光谱反射率重采样为Landsat8卫星遥感波段反射率,在选取光谱特征参数、提取敏感波段的基础上,利用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤含水量模型,将最优估算模型应用于遥感影像,实现研究区土壤含水量遥感反演。研究结果表明:(1)利用EM38所测水平模式土壤表观电导率与土壤含水量拟合效果最优,能够代替实测土壤含水量进行后续建模分析。(2)相比3种单一的光谱特征指数,利用多种光谱特征指数所建土壤含水量估算模型的建模效果更优,其干、湿各季建模集决定系数R^2大于0.7,均方根误差(RMSE)均小于0.5%,RPD均大于2,能够作为有效手段估算干旱区绿洲土壤含水量。(3)不同季节土壤含水量遥感反演值与实测值决定系数R^2均大于0.6,均方根误差(RMSE)均小于0.6%,显示了较高的预测精度,证明利用电磁感应技术与高光谱相结合能够实现对干旱区绿洲土壤含水量的精准、高效监测。
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关键词
土壤含水量
高光谱
电磁感应仪
估算模型
干旱区绿洲
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职称材料
基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究
2
作者
地力夏提.艾木热拉
丁建丽
+2 位作者
穆艾塔尔.赛地
米
热
古力.艾尼瓦尔
邹杰
《西南农业学报》
CSCD
北大核心
2018年第7期1418-1424,共7页
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐...
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。
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关键词
土壤盐渍化
干旱区
模糊神经网络
预测
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职称材料
题名
基于高光谱与电磁感应技术的干旱区绿洲土壤含水量反演研究
被引量：
5
1
作者
宁娟
丁建丽
杨爱霞
苏雯
李焕
曹雷
缪琛
地力夏提.艾木热拉
机构
新疆大学资源与环境科学学院
绿洲生态教育部重点实验室
出处
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2018年第3期258-265,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U1303381
41261090
+3 种基金
41161063)
新疆维吾尔自治区科技支疆项目(201591101)
新疆维吾尔自治区自治区重点实验室专项基金(2016D03001
2014KL005)
文摘
为实现干旱区绿洲土壤含水量的快速、准确监测,利用采集自渭干河-库车河绿洲的84个表层(0~10cm)土壤样本,通过利用电磁感应仪(EM38)将所测解译后数据代替实测土壤含水量数据,将高光谱反射率重采样为Landsat8卫星遥感波段反射率,在选取光谱特征参数、提取敏感波段的基础上,利用偏最小二乘回归(PLSR)方法建立土壤含水量模型,将最优估算模型应用于遥感影像,实现研究区土壤含水量遥感反演。研究结果表明:(1)利用EM38所测水平模式土壤表观电导率与土壤含水量拟合效果最优,能够代替实测土壤含水量进行后续建模分析。(2)相比3种单一的光谱特征指数,利用多种光谱特征指数所建土壤含水量估算模型的建模效果更优,其干、湿各季建模集决定系数R^2大于0.7,均方根误差(RMSE)均小于0.5%,RPD均大于2,能够作为有效手段估算干旱区绿洲土壤含水量。(3)不同季节土壤含水量遥感反演值与实测值决定系数R^2均大于0.6,均方根误差(RMSE)均小于0.6%,显示了较高的预测精度,证明利用电磁感应技术与高光谱相结合能够实现对干旱区绿洲土壤含水量的精准、高效监测。
关键词
土壤含水量
高光谱
电磁感应仪
估算模型
干旱区绿洲
Keywords
soil moisture content
hyperpectral
electromagnetic induction instrument
estimation model
oa-ses of arid arena
分类号
S152.7 [农业科学—土壤学]
S121 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究
2
作者
地力夏提.艾木热拉
丁建丽
穆艾塔尔.赛地
米
热
古力.艾尼瓦尔
邹杰
机构
新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室
绿洲生态教育部重点实验室
新疆水利水电科学研究院
出处
《西南农业学报》
CSCD
北大核心
2018年第7期1418-1424,共7页
基金
国家自然科学基金(U1303381
41261090)
+2 种基金
新疆维吾尔自治区重点实验室专项基金(2016D03001)
新疆维吾尔自治区科技支疆项目(201591101)
教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目
文摘
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。
关键词
土壤盐渍化
干旱区
模糊神经网络
预测
Keywords
Soil salinization
Arid region
Fuzzy neural network
Prediction
分类号
S159 [农业科学—土壤学]
TV321 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高光谱与电磁感应技术的干旱区绿洲土壤含水量反演研究
宁娟
丁建丽
杨爱霞
苏雯
李焕
曹雷
缪琛
地力夏提.艾木热拉
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究
地力夏提.艾木热拉
丁建丽
穆艾塔尔.赛地
米
热
古力.艾尼瓦尔
邹杰
《西南农业学报》
CSCD
北大核心
2018
0
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下载PDF
职称材料
已选择
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