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基于主成分回归的土壤有机质高光谱特性分析 被引量:1

Hyperspectral analysis of soil organic matter based on principal component regression
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摘要 以实验室制备的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理,探讨土壤有机质的高光谱特性,利用相关分析和主成分回归分析在不同的土壤粒径水平及不同的光谱变换形式下,建立了回归模型,结果显示在0.25 mm粒径水平下以反射率的对数的一阶微分处理之后的光谱数据建立的模型最优。 Taking soil samples and spectral dataobtained indoor as the data sources,based on preprocess like resample and mathematical transformation of the spectrum,the high spectral characteristics of soil organic matter were discussed.The regression model was established under different soil particle size levels and different forms of spectral transformation,based on correlation analysis and principal component regression analysis.The results showed that the model based on the first-order differential of the logarithm of reflectivity was the best at the particle size level of 0.25 mm.
作者 曾远文 ZENG Yuanwen(Chongqing Geomatics and Remote Sensing Center,Chongqing 401147,China)
出处 《北京测绘》 2022年第4期379-385,共7页 Beijing Surveying and Mapping
关键词 土壤有机质 高光谱 光谱变换 粒径大小 主成分回归 soil organic matter hyperspectral spectral transformation particle size principal component regression
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