艾比湖流域不同土地覆盖类型土壤养分高光谱反演模型研究

发布时间：2017-06-22 21:18

  本文关键词：艾比湖流域不同土地覆盖类型土壤养分高光谱反演模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土壤养分影响着土壤的质量,也影响着植被、农作物等的生长。为快速准确地估测艾比湖流域土壤养分状况,选择艾比湖流域精河县作为研究区,以精河县内不同地表覆盖类型土壤为研究对象,基于实地采集的75个土壤样品的室内ASD Field Spec3实测光谱数据和3种光谱变换形式,利用10 nm间隔重采样进行去噪处理,再结合多元逐步回归法(SMLR)、偏最小二乘法回归法(PLSR)、人工神经网络法(ANN)分别建立土壤养分预测模型,以探索最优模型。结果表明:土壤实测光谱的一阶微分、二阶微分变换形式能显著提高光谱与土壤养分之间的相关性,尤其是一阶微分变换与土壤有机质和全氮的相关性最高分别达0.87和0.91,光谱变换技术能显著增强土壤养分与高光谱之间的敏感度,达到更好的建模效果;SMLR、PLSR和ANN这3种模型都具有良好的预测能力,其中,ANN建立的模型预测效果最好,二阶微分变换的ANN模型对有机质、全氮的预测决定系数(R2)分别为0.886和0.984,均方根误差(RMSE)分别为2.614和0.147,PLSR次之;全氮的预测效果明显优于有机质的预测效果,说明高光谱和全氮之间的敏感性更高。总体来说,光谱二阶微分变换形式的人工神经网络模型可以最精确稳定地完成土壤养分含量的快速预测,能够实现艾比湖流域的土壤养分空间分布状况和动态变化特征的动态监测。
【作者单位】： 南京信息工程大学应用气象学院;大气环境与装备技术协同创新中心;
【关键词】： 土壤养分 高光谱遥感 多元逐步回归 偏最小二乘法 人工神经网络 艾比湖流域
【基金】：中国清洁发展机制基金(2013013) 国家科技支撑计划项目(2012BAD16B0305,2012BAC23B01)资助~~
【分类号】：S158
【正文快照】： **Corresponding author,E-mail:rhwang@nuist.edu.cn土壤是陆地圈层能生长植物的疏松表层,能够持续、全面地为植物生长提供所需的水、肥、气、热等基本要素[1]。土壤养分是土壤系统的重要组成,影响着土壤的理化性质,是制约植被生长和土地生产能力的关键因素[2]。土壤有机质和

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本文编号：473155