基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型
本文关键词:基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型
更多相关文章: 土壤 遥感 光谱分析 荒漠 SOM 建模 多光谱 估算
【摘要】:目前运用高光谱数据估算土壤有机质的模型精度已经可以达到精准农业的要求,但其数据的整理和运算过程较为复杂且观测尺度较小。为节省资源,提高效率并为多光谱遥感估算土壤有机质积累经验,该文将Landsat8_OLI多光谱遥感影像各波段的反射率数据与地面土壤有机质SOM(soil organic matter)实测数据相结合,利用SPSS软件及多元线性回归分析方法建立基于反射率R、反射率倒数1/R、反射率倒数对数LN(1/R)、反射率一阶导数FDR(first derivative reflectance)的土壤有机质定量估算模型,精度检验后择取最优模型通过多光谱遥感波段运算的方式推广至整个研究区。结果表明:FDR模型的精度更高,RMSE为0.215,F检验结果为4.072,预测值与实际值之间的决定系数R2为0.963。基于该模型估算研究区空间范围的土壤有机质含量,得出土壤有机质含量在0~5 g/kg之间的面积占总研究区的84.065%,10 g/kg的面积仅仅为0.001 5%。在4种土地类型中工矿用地SOM平均含量为最高的7.35 g/kg,受开采的煤炭中有机质影响较大。裸地面积2 674.44 km2,占研究区面积的63%,SOM平均含量6.12 g/kg;盐渍地和荒漠林地SOM含量偏低。总之,运用多光谱遥感数据估算干旱区土壤有机质的方法可行,也为遥感估算其他地表参数提供参考。
【作者单位】: 新疆大学资源与环境科学学院;新疆大学绿洲生态教育部重点实验室;
【关键词】: 土壤 遥感 光谱分析 荒漠 SOM 建模 多光谱 估算
【基金】:国家科技支撑计划项目资助(2014BAC15B01) 国家自然科学基金项目资助(41130531,41561089)
【分类号】:S127;S153.621
【正文快照】: 夏楠,塔西甫拉提·特依拜,丁建丽,依力亚斯江·努尔麦麦提,张东,刘芳.基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型[J].农业工程学报,2016,32(6):263-267.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.06.036 http://www.tcsae.orgXia Nan,Tashpolat·Tiyip,Ding Jianli,Ilyas Nurmeme
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 张法升;曲威;尹光华;刘作新;;基于多光谱遥感影像的表层土壤有机质空间格局反演[J];应用生态学报;2010年04期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姚慧;吕成文;刘程海;方萍;;宣城市岗坡地土壤有机质含量光谱预测分析[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2011年05期
2 宋立生;赵之重;徐剑波;胡月明;;基于TM遥感影像的玛多县草地土壤有机质的时空格局反演[J];草业科学;2011年12期
3 顾晓鹤;王X;潘瑜春;蔡玉梅;黄文江;王慧芳;;基于HJ1A-HSI超光谱影像的耕地有机质遥感定量反演[J];地理与地理信息科学;2011年06期
4 张法升;刘作新;万昊雷;刘淼;;低山丘陵区可见光谱的分形特征[J];光谱学与光谱分析;2011年02期
5 徐剑波;宋立生;赵之重;胡月明;刘畅;;近15 a来黄河源地区玛多县草地植被退化的遥感动态监测[J];干旱区地理;2012年04期
6 栾福明;张小雷;熊黑钢;张芳;王芳;;基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析[J];光谱学与光谱分析;2013年01期
7 王延仓;顾晓鹤;朱金山;龙慧灵;徐鹏;廖钦洪;;利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量[J];光谱学与光谱分析;2014年01期
8 逯鹏飞;李念;黄树春;周廷刚;;基于卫星遥感影像的新增耕地利用状况动态监测与评价[J];安徽农业科学;2014年07期
9 杨建锋;马军成;王令超;;基于地貌类型的土壤有机质多光谱遥感反演[J];地理空间信息;2015年02期
10 贾伟;高小红;杨扬;张威;杨灵玉;田成明;;基于Landsat 8 OLI影像的三江源区表层土壤全氮空间格局反演[J];干旱区研究;2015年05期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 陈红艳;土壤主要养分含量的高光谱估测研究[D];山东农业大学;2012年
2 望勇;RS、GIS支持下北京市昌平区耕地分等与评价研究[D];中国矿业大学(北京);2013年
3 王琼;基于遥感技术的棉田土壤质量评价研究[D];石河子大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 刘津怿;基于Hyperion数据的农田土壤有机质含量提取方法[D];吉林大学;2012年
2 游浩辰;林地土壤有机碳遥感反演及空间分异研究[D];福建农林大学;2012年
3 王娜娜;黄河三角洲滨海盐渍土养分和盐分空间变异[D];山东农业大学;2012年
4 于士凯;基于高光谱的土壤有机质含量反演研究[D];中国农业科学院;2013年
5 乔婷;东洞庭湖湿地碳含量遥感反演研究[D];中国林业科学研究院;2013年
6 张红丽;基于TM影像的山西省耕地土壤有机质空间分布与变化特征研究[D];山西农业大学;2013年
7 夏春兰;多尺度条件下川中丘陵区土壤氮素分布的模拟研究[D];四川农业大学;2013年
8 靳熙;河南省耕地表层土壤有机碳储量估算与尺度效应分析[D];郑州大学;2014年
9 李洪;官厅水库消落带土壤有机质分布特征及其高光谱反演研究[D];首都师范大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张文娟,王绍强,常华,于贵瑞;遥感在土壤碳储量估算中的应用[J];地理科学进展;2005年03期
2 陈增文;陈光水;钟羡芳;杨玉盛;;基于高光谱遥感的土壤有机碳含量估算研究进展[J];亚热带资源与环境学报;2009年01期
3 彭杰;张杨珠;庞新安;王家强;;新疆南部土壤有机质含量的高光谱特征分析[J];干旱区地理;2010年05期
4 吴亚坤;杨劲松;李晓明;;基于光谱指数与EM38的土壤盐分空间变异性研究[J];光谱学与光谱分析;2009年04期
5 刘炜;常庆瑞;郭曼;邢东兴;员永生;;土壤导数光谱小波去噪与有机质吸收特征提取[J];光谱学与光谱分析;2011年01期
6 刘磊;沈润平;丁国香;;基于高光谱的土壤有机质含量估算研究[J];光谱学与光谱分析;2011年03期
7 刘焕军;吴炳方;赵春江;赵云升;;光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响[J];光谱学与光谱分析;2012年03期
8 刘炜;常庆瑞;郭曼;邢东兴;员永生;;不同尺度的微分窗口下土壤有机质的一阶导数光谱响应特征分析[J];红外与毫米波学报;2011年04期
9 徐彬彬,戴昌达;南疆土壤光谱反射特性与有机质含量的相关分析[J];科学通报;1980年06期
10 高志海;白黎娜;王t+瑜;李增元;李晓松;王玉魁;;荒漠化土地土壤有机质含量的实测光谱估测[J];林业科学;2011年06期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 杨建锋;马军成;王令超;;基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究[J];农业工程学报;2012年17期
2 李军林;李国春;王静;;一种结合形状特征的多光谱遥感图像分割方法[J];农业网络信息;2006年05期
3 ;[J];;年期
中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 李石华;王金亮;;多光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究——以高山峡谷地区为例[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年
2 李洋;胡蕾;;结合多层特征的多光谱遥感图像道路提取研究[A];第六届和谐人机环境联合学术会议(HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议(NCMT2010)、第6届全国人机交互学术会议(CHCI2010)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2010)论文集[C];2010年
3 张守林;傅水兴;杨自安;;多光谱遥感矿化蚀变异常筛选方法的研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年
4 胡河山;覃亚丽;;基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类[A];浙江省信号处理学会2012学术年会论文集[C];2012年
5 万曙静;张承明;刘俊华;;基于自适应最小距离调整的多光谱遥感图像分类方法[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年
6 舒嵘;贾建军;王斌永;;小型无人机高分辨率多光谱遥感技术的研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 地力办;“天眼”调查尾矿污染技术成熟[N];地质勘查导报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 吴铮;多光谱遥感图像压缩技术研究[D];西北工业大学;2004年
2 杨威;基于模式识别方法的多光谱遥感图像分类研究[D];东北师范大学;2011年
3 李嘉;基于内容的多光谱遥感影像检索若干关键技术研究[D];华中科技大学;2009年
4 王媈;星载多光谱遥感图像压缩技术研究[D];武汉大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴昊;一种新的多光谱遥感图像无损压缩算法研究[D];海南大学;2012年
2 李红宣;基于多光谱遥感影像的海船目标检测技术研究[D];云南大学;2013年
3 郝秀兰;多光谱遥感图像压缩技术研究[D];西北工业大学;2004年
4 白文路;多光谱遥感影像的纹理特征研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
5 司美玲;多光谱遥感图像配准与融合方法研究[D];南京理工大学;2011年
6 吴晓荣;基于多小波分析的多光谱遥感图像矢量融合及其仿真[D];西北工业大学;2006年
7 姜秋富;卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究[D];中国海洋大学;2011年
8 孙一博;基于光谱反射率变化分析的多光谱遥感图像变化检测研究[D];西安电子科技大学;2013年
9 周伟奇;内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2004年
10 杨磊;基于形式概念分析的多光谱遥感图像分类研究[D];解放军信息工程大学;2012年
,本文编号:758293
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/758293.html