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基于EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算
被引量：
11
1
作者
洪永胜
于雷
+5 位作者
朱亚星
吴红霞
聂艳
周勇
QI Feng
夏天
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1068-1078,共11页
野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonal...
野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonalization,EPO)进行湿土光谱校正,并结合偏最小二乘回归和支持向量机回归分别建立土壤有机质预测模型。结果表明,土壤光谱反射率随着土壤含水量的增加呈非线性降低趋势,偏最小二乘回归模型的预测偏差比为1.16,模型不可用;经EPO算法校正后,各土壤含水量梯度之间的光谱差异性降低,能实现土壤有机质在不同土壤含水量梯度的有效估算,偏最小二乘回归和支持向量机回归模型的预测偏差比分别提高至1.76和2.15。研究结果可为田间快速预测土壤有机质提供必要参考。
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关键词
土壤光谱
有机质
含水量
外部参数正交化法
支持向量机回归
江汉平原
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职称材料
去除土壤水分对高光谱估算土壤有机质含量的影响
被引量：
8
2
作者
于雷
洪永胜
+3 位作者
朱亚星
黄鹏
何琦
QI Feng
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期2146-2151,共6页
土壤高光谱技术具有方便快捷、无破坏、成本低等优点,已被广泛应用于估算土壤有机质含量(SOMC)。然而,野外测量的土壤高光谱数据因受外部环境因素(土壤湿度、温度、表面粗糙度等)干扰,导致SOMC估算模型适用性有待提升。土壤含水率(SMC)...
土壤高光谱技术具有方便快捷、无破坏、成本低等优点,已被广泛应用于估算土壤有机质含量(SOMC)。然而,野外测量的土壤高光谱数据因受外部环境因素(土壤湿度、温度、表面粗糙度等)干扰,导致SOMC估算模型适用性有待提升。土壤含水率(SMC)是影响野外测量高光谱的最主要的障碍因素之一,它的变化严重影响可见-近红外(Vis-NIR)光谱反射率的观测结果。因此,消除SMC对高光谱数据的干扰是提高土壤高光谱估算SOMC模型预测精度的关键环节。以江汉平原潜江市潮土样本为研究对象,在室内人工加湿土样,分别获取6个SMC水平的土壤高光谱数据,采用标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理,基于外部参数正交化法(EPO)去除土壤水分对高光谱的影响,利用偏最小二乘方法(PLSR)建立并对比EPO处理前、后不同SMC水平SOMC反演模型。结果表明,土壤水分对Vis-NIR光谱反射率有显著的影响,掩盖了SOMC的光谱吸收特征;EPO处理前不同SMC水平的光谱曲线之间的差异较为明显,而EPO处理后的各SMC水平的光谱曲线形态基本相似;采用EPO处理后的土壤高光谱数据建立SOMC估算模型,预测集的R2p,RPD分别为0.84和2.50,其精度与EPO处理前所建模型相比有较大提升,表明EPO算法可以有效去除土壤水分的影响,从而提升SOMC的估算精度。对定向去除外部环境参数对土壤高光谱影响进行了实证,为完善野外原位获取SOMC信息技术提供理论基础。
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关键词
土壤有机质
高光谱
土壤含水率
外部参数正交化法
江汉平原
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职称材料
题名
基于EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算
被引量：
11
1
作者
洪永胜
于雷
朱亚星
吴红霞
聂艳
周勇
QI Feng
夏天
机构
华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室
华中师范大学城市与环境科学学院
School of Environmental and Sustainability Sciences
出处
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1068-1078,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41401232)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(CCNU15A05006)
+1 种基金
湖北省自然科学基金面上项目(2016CFB558)
华中师范大学研究生教育创新资助项目(2016CXZZ15)共同资助~~
文摘
野外进行土壤有机质的光谱快速预测时需考虑土壤含水量的影响。在室内设计人工加湿实验分别获取9个土壤含水量梯度(0~32%,间隔4%)的土壤光谱数据,分析土壤含水量变化对光谱的影响,再利用外部参数正交化法(external parameter orthogonalization,EPO)进行湿土光谱校正,并结合偏最小二乘回归和支持向量机回归分别建立土壤有机质预测模型。结果表明,土壤光谱反射率随着土壤含水量的增加呈非线性降低趋势,偏最小二乘回归模型的预测偏差比为1.16,模型不可用;经EPO算法校正后,各土壤含水量梯度之间的光谱差异性降低,能实现土壤有机质在不同土壤含水量梯度的有效估算,偏最小二乘回归和支持向量机回归模型的预测偏差比分别提高至1.76和2.15。研究结果可为田间快速预测土壤有机质提供必要参考。
关键词
土壤光谱
有机质
含水量
外部参数正交化法
支持向量机回归
江汉平原
Keywords
Soil spectra
Soil organic matter
Moisture content
External parameter orthogonalization
Support vector machine regression
Jianghan Plain
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
去除土壤水分对高光谱估算土壤有机质含量的影响
被引量：
8
2
作者
于雷
洪永胜
朱亚星
黄鹏
何琦
QI Feng
机构
华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室
华中师范大学城市与环境科学学院
School of Environmental and Sustainability Sciences
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期2146-2151,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41401232
41271534)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(CCNU15A05006
CCNU15ZD001)资助
文摘
土壤高光谱技术具有方便快捷、无破坏、成本低等优点,已被广泛应用于估算土壤有机质含量(SOMC)。然而,野外测量的土壤高光谱数据因受外部环境因素(土壤湿度、温度、表面粗糙度等)干扰,导致SOMC估算模型适用性有待提升。土壤含水率(SMC)是影响野外测量高光谱的最主要的障碍因素之一,它的变化严重影响可见-近红外(Vis-NIR)光谱反射率的观测结果。因此,消除SMC对高光谱数据的干扰是提高土壤高光谱估算SOMC模型预测精度的关键环节。以江汉平原潜江市潮土样本为研究对象,在室内人工加湿土样,分别获取6个SMC水平的土壤高光谱数据,采用标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理,基于外部参数正交化法(EPO)去除土壤水分对高光谱的影响,利用偏最小二乘方法(PLSR)建立并对比EPO处理前、后不同SMC水平SOMC反演模型。结果表明,土壤水分对Vis-NIR光谱反射率有显著的影响,掩盖了SOMC的光谱吸收特征;EPO处理前不同SMC水平的光谱曲线之间的差异较为明显,而EPO处理后的各SMC水平的光谱曲线形态基本相似;采用EPO处理后的土壤高光谱数据建立SOMC估算模型,预测集的R2p,RPD分别为0.84和2.50,其精度与EPO处理前所建模型相比有较大提升,表明EPO算法可以有效去除土壤水分的影响,从而提升SOMC的估算精度。对定向去除外部环境参数对土壤高光谱影响进行了实证,为完善野外原位获取SOMC信息技术提供理论基础。
关键词
土壤有机质
高光谱
土壤含水率
外部参数正交化法
江汉平原
Keywords
Soil oragnic matter（SOM）
Hyperspectral
Soil moisture content（SMC）
External parameter orthogonalization（EPO）
Partial least squares regression（PLSR）
Jianghan Plain
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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EPO算法去除水分影响的土壤有机质高光谱估算
洪永胜
于雷
朱亚星
吴红霞
聂艳
周勇
QI Feng
夏天
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
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职称材料
2
去除土壤水分对高光谱估算土壤有机质含量的影响
于雷
洪永胜
朱亚星
黄鹏
何琦
QI Feng
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
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