土壤全钾含量高光谱估测模型

发布时间：2018-01-31 18:28

本文关键词： 土壤全钾含量高光谱遥感模糊识别光谱反演特征因子　出处：《遥感信息》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：鉴于进行高光谱遥感全钾含量估测时,全钾含量及其高光谱反射率数据受到诸多因素的影响(复杂非线性问题),具有较大的模糊性和随机性,采用模糊识别理论建立数学模型对全钾含量进行估测。对横山县采集的84个土样350~2 500nm波段的光谱曲线,利用对数的一阶微分方法计算土壤全钾含量与光谱反射率的相关系数,然后根据极大相关性原则选择最佳波段作为光谱反演指标。经剔除异常样本后,考虑所有反演指标的组合方式,通过各个预测模型精度的对比,找出最佳全钾含量估测模型。
[Abstract]:In view of the hyperspectral remote sensing total potassium content estimation, the total potassium content and its hyperspectral reflectance data are affected by many factors (complex nonlinear problems, have greater fuzziness and randomness). A mathematical model was established to estimate the total potassium content by using fuzzy recognition theory. The spectral curves of 84 soil samples collected in Hengshan County were measured in the wavelength range of 350 ~ 2 500 nm. The correlation coefficient between soil total potassium content and spectral reflectivity was calculated by the first order differential method of logarithm, and the optimum band was selected as the spectral inversion index according to the principle of maximum correlation. Considering the combination of all inversion indexes, the best estimation model of total potassium content is found by comparing the accuracy of each prediction model.
【作者单位】：中国科学院遥感与数字地球研究所;山东农业大学;中国科学院上海技术物理研究所;
【基金】：国家自然科学基金(41401208、41371359) 国家科技支撑计划(2015BAJ02B01、2015BAJ02B03)
【分类号】：S127;S153
【正文快照】： 3.中国科学院上海技术物理研究所,上海200083)0引言土壤是农业生产的重要载体,是陆地生态系统的关键组成部分,通过与其他生态系统的物质交换(温室气体的排放、元素的淋失和积累等)影响全球变化的进程[1-4]遥感技术的发展使得大面积土壤成分监测的快速、经济、准确监测有了新的

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