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题名珠海一号高光谱遥感的表层土壤有机质含量反演方法
被引量：12
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作者
孙浩然
赵志根
赵佳星
陈卫卫
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机构
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室
矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第4期40-46,共7页
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基金
高校自然科学研究项目(KJ2015A034)。
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文摘
表层土壤有机质含量影响土壤光谱特性且在空间分布上呈异质性。采用光谱分辨率高、波段连续性强的高光谱遥感影像反演区域表层土壤有机质空间分布状况,可为精准农业提供科学管理依据。针对以往方法很少基于高光谱影像大尺度反演土壤表层有机质含量,以安徽省淮南市舜耕山以南的三和镇、曹庵镇为研究区,探索珠海一号高光谱遥感反演表层土壤有机质含量的方法。研究结果表明,研究区表层土壤有机质含量与珠海一号高光谱影像原始光谱反射率最大相关波段为656 nm(r=-0.680);采用小波包分解原始光谱后,低频分量和高频分量与表层土壤有机质的最大相关性均有所提高,低频分量最大相关波段为656 nm(r=-0.797),高频分量最大相关波段为700 nm(r=-0.804)。采用多元线性回归对原始光谱、小波包分解低频分量、小波包分解高频分量建立土壤有机质预测模型取得了良好的效果,R 2分别为0.747、0.770、0.789。依据小波包分解的低频分量、小波包分解的高频分量建立的基于高斯核变换的支持向量回归模型预测效果优于多元线性回归模型,预测值与实测值更接近。研究结果为开展大尺度遥感反演表层土壤有机质工作提供了新方法、新思路。
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关键词
高光谱遥感
表层土壤有机质
多元线性回归
支持向量机回归
反演
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Keywords
hyperspectral remote sensing
topsoil organic matter
multiple linear regression
SVR
inversion
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名西藏藏北地区不同草原类型区土壤理化性质特征研究
被引量：5
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作者
周启龙
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机构
西藏自治区农牧科学院草业科学研究所
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出处
《安徽农业科学》
CAS
2016年第20期124-125,142,共3页
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基金
农业部公益性行业科研专项(201203006)
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文摘
[目的]明确西藏藏北地区不同草原类型理化性质状况。[方法]将藏北地区草原进行划分,并随机采取样品,测定表层土（0~20cm）含水量、有机质、全磷和速效磷的含量。[结果]不同草原类型表层土的含水量由高到低依次为高寒沼泽草甸、高寒草甸、高寒灌丛草甸、高寒半荒漠化草原;不同草原类型表层土的有机质含量由高到低依次为高寒沼泽草甸、高寒草甸、高寒灌丛草甸、高寒半荒漠化草原;不同草原类型表层土的全磷含量由高到低依次为高寒灌丛草甸、高寒草甸、高寒沼泽草甸、高寒半荒漠化草原;速效磷从高到低依次为高寒沼泽草甸、高寒灌丛草甸、高寒草甸、高寒半荒漠化草原。[结论]今后应加强对退化草原进行保护,并对草原进行合理利用。
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关键词
草原类型
西藏藏北
表层土壤有机质
表层土壤含水量
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Keywords
Steppe type
Northern Tibet
Topsoil organic matter
Topsoil water content
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分类号
S812.2
[农业科学—草业科学]
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