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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:11
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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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题名模糊坡位信息在精细土壤属性空间推测中的应用
被引量:15
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作者
秦承志
卢岩君
邱维理
朱阿兴
张灵燕
杨琳
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机构
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
北京师范大学地理学与遥感科学学院
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出处
《地理研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期1706-1714,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40971235
40671111)
+3 种基金
中国科学院知识创新工程项目资助(KZCX2-YW-Q10-1-5)
国家科技支撑计划(2007BAC15B01)
中国科学院地理科学与资源研究所
资源与环境信息系统国家重点实验室自主创新资助
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文摘
坡位的空间渐变特征影响着小流域及坡面尺度上的土壤、水文、地貌等现象和过程,因此对精细尺度下的地理建模(如土壤空间信息推理)有重要作用。虽然目前已有多种模糊坡位信息定量提取方法,但所得到的模糊坡位信息还缺乏实际应用。本文以精细尺度下的土壤属性空间分布推测为例,对此展开探索。应用模型假设:(1)在小流域内,地形因素主导着土壤属性空间分布的变化;(2)典型坡位上对应分布着典型的土壤属性值,土壤属性与坡位之间存在协同变化关系。据此建立以模糊坡位信息对各类典型坡位上土壤样点属性值的加权平均模型,推测土壤属性的空间分布。模型应用于黑龙江省嫩江流域一个地形平缓的小区(面积约60 km2),通过一个以坡位典型位置作为原型的模糊坡位定量方法提取5类坡位(山脊、坡肩、背坡、坡脚、沟谷)的空间渐变信息,对土壤表层有机质含量的空间分布进行推测。推测结果通过研究区70个土壤采样点进行评价,以推测结果与评价样点集之间的相关系数、平均绝对误差、均方根误差作为定量评价指标,与使用常用地形属性的多元线性回归模型推测结果进行对比。评价结果表明,仅使用极少建模点的加权平均模型的推测结果优于多元线性回归模型的推测结果。
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关键词
模糊坡位
土壤属性空间分布
推测模型
土壤表层有机质
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Keywords
fuzzy slope position
spatial distribution of soil property
predicting model
A-horizon soil organic matter
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分类号
S159
[农业科学—土壤学]
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