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博斯騰湖西岸湖濱綠洲蘆葦?shù)赝寥利}分特征高光譜分析

發(fā)布時間:2018-06-13 03:52

  本文選題:湖濱綠洲 + 高光譜。 參考:《揚州大學學報(農(nóng)業(yè)與生命科學版)》2016年01期


【摘要】:以博斯騰湖西岸湖濱綠洲為研究區(qū),統(tǒng)計分析蘆葦?shù)赝寥利}分特征,通過多元線性回歸分析建立蘆葦?shù)赝寥利}分含量、Na~++K~+和Ca~(2+)的高光譜反射率估算模型。結(jié)果表明:1蘆葦?shù)赝寥利}分含量平均值為4.21g·kg~(-1),為輕度鹽漬化水平,不同株高下土壤鹽分含量差異較大,標準誤為9.37,方差為87.75;2不同蘆葦株高下土壤高光譜反射率曲線特征表現(xiàn)為形態(tài)相似,基本平行,光譜的形狀特征大致可以由910、1 200、1 450、1 910nm 4處的吸收帶控制;3基于土壤高光譜反射率對土壤鹽分含量、Na~++K~+和Ca~(2+)建立高光譜反射率估算模型進行定量反演具有良好精度:鹽分含量高光譜反射率估算模型均方根誤差(RMSE)為0.32,回歸分析決定系數(shù)(R2)為0.88;Na~++K~+高光譜反射率估算模型RMSE為0.34,R~2為0.90;Ca~(2+)高光譜反射率估算模型RMSE為0.25,R2為0.93(F95%)。
[Abstract]:Taking the oasis on the west coast of Bosten Lake as the study area, the characteristics of soil salinity in Reed land were statistically analyzed. The hyperspectral reflectance estimation model of soil salt content (Na ~ K ~ and Cajiao _ 2) of Reed soil was established by multiple linear regression analysis. The results showed that the average value of soil salt content was 4.21 g 路kg ~ (-1) ~ (-1), which was a mild salinization level, and there was a great difference in soil salt content under different plant height. The standard error was 9.37, and the variance was 87.75 / 2. The characteristics of soil hyperspectral reflectance curves under different Reed plants were similar in shape and basically parallel to each other. The shape characteristics of the spectra can be roughly controlled by the absorption band at 910 ~ 1 200 ~ 1 450 ~ 1 910nm _ 4. Based on the soil hyperspectral reflectance, the quantitative inversion of the hyperspectral reflectance estimation model based on the soil salt content (Na ~ K ~ and Cajiao _ 2) is good. Accuracy: the root mean square error (RMSE) of the model for estimating the hyperspectral reflectance of salt content is 0.32, and the regression determination coefficient (R2) is 0.88 ~ K ~ (-1). The RMSE of the model is 0.34 ~ K ~ (-1). The RMSE of the model is 0.25 R2, and the estimation model of hyperspectral reflectance (RMSE) is 0.93 (F95A).
【作者單位】: 新疆師范大學地理科學與旅游學院/新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實驗室;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(41061025、31360039) 新疆維吾爾自治區(qū)重點實驗室專項資金項目(2014KL016) 新疆師范大學開放基金課題(XJNU-DL-201316)
【分類號】:S156.4

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本文編號:2012612

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