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不同测试条件对土壤有机质光谱预测模型精度的影响
被引量:
5
1
作者
李厚萱
王翔
+5 位作者
于滋洋
刘焕军
邵帅
杨昊轩
武丹茜
孟祥添
《土壤通报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1359-1365,共7页
利用高光谱遥感方法对土壤有机质含量进行预测具有快速、无损、低成本等优势,但由于测试条件不同,会对预测精度产生影响。自松嫩平原采集当地代表性土壤,在野外和实验室使用不同的光谱仪分别进行光谱测量,在比较同一土样室内、野外光谱...
利用高光谱遥感方法对土壤有机质含量进行预测具有快速、无损、低成本等优势,但由于测试条件不同,会对预测精度产生影响。自松嫩平原采集当地代表性土壤,在野外和实验室使用不同的光谱仪分别进行光谱测量,在比较同一土样室内、野外光谱异同的基础上,将测得的原始反射率数据经过重采样、数学变换和去包络线处理后作为输入量,用偏最小二乘法和多元线性逐步回归分析法建立了有机质预测模型。结果表明:(1)由于光源与传感器不同,不同光谱仪测得的光谱曲线存在差异。(2)用野外数据建立的有机质预测模型的精度要低于室内模型,这是由于野外光谱受大气中水分的影响明显、野外空气湿度、温度、密度不均且多变造成的。(3)相比于微分处理技术,去包络线在偏最小二乘法和多元逐步回归分析技术中的应用,不仅可以提高模型预测精度,还能减少因测试条件和仪器的不同所造成的精度差异。本成果为利用光谱数据源预测土壤理化性质提供支持。
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关键词
野外光谱测试
有机质预测
高
光谱
遥感
去包络线
原文传递
题名
不同测试条件对土壤有机质光谱预测模型精度的影响
被引量:
5
1
作者
李厚萱
王翔
于滋洋
刘焕军
邵帅
杨昊轩
武丹茜
孟祥添
机构
东北农业大学公共管理与法学院
中国科学院东北地理与农业生态研究所
出处
《土壤通报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1359-1365,共7页
基金
国家自然科学基金(41671438)
吉林省科技发展计划项目(20170301001NY)资助。
文摘
利用高光谱遥感方法对土壤有机质含量进行预测具有快速、无损、低成本等优势,但由于测试条件不同,会对预测精度产生影响。自松嫩平原采集当地代表性土壤,在野外和实验室使用不同的光谱仪分别进行光谱测量,在比较同一土样室内、野外光谱异同的基础上,将测得的原始反射率数据经过重采样、数学变换和去包络线处理后作为输入量,用偏最小二乘法和多元线性逐步回归分析法建立了有机质预测模型。结果表明:(1)由于光源与传感器不同,不同光谱仪测得的光谱曲线存在差异。(2)用野外数据建立的有机质预测模型的精度要低于室内模型,这是由于野外光谱受大气中水分的影响明显、野外空气湿度、温度、密度不均且多变造成的。(3)相比于微分处理技术,去包络线在偏最小二乘法和多元逐步回归分析技术中的应用,不仅可以提高模型预测精度,还能减少因测试条件和仪器的不同所造成的精度差异。本成果为利用光谱数据源预测土壤理化性质提供支持。
关键词
野外光谱测试
有机质预测
高
光谱
遥感
去包络线
Keywords
Field spectrum testing
Organic matter prediction
Hyperspectral remote sensing
De-envelope
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同测试条件对土壤有机质光谱预测模型精度的影响
李厚萱
王翔
于滋洋
刘焕军
邵帅
杨昊轩
武丹茜
孟祥添
《土壤通报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
原文传递
已选择
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参考文献
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