本文關(guān)鍵詞：艾比湖流域不同土地覆蓋類型土壤養(yǎng)分高光譜反演模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：土壤養(yǎng)分影響著土壤的質(zhì)量,也影響著植被、農(nóng)作物等的生長。為快速準確地估測艾比湖流域土壤養(yǎng)分狀況,選擇艾比湖流域精河縣作為研究區(qū),以精河縣內(nèi)不同地表覆蓋類型土壤為研究對象,基于實地采集的75個土壤樣品的室內(nèi)ASD Field Spec3實測光譜數(shù)據(jù)和3種光譜變換形式,利用10 nm間隔重采樣進行去噪處理,再結(jié)合多元逐步回歸法(SMLR)、偏最小二乘法回歸法(PLSR)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(ANN)分別建立土壤養(yǎng)分預(yù)測模型,以探索最優(yōu)模型。結(jié)果表明:土壤實測光譜的一階微分、二階微分變換形式能顯著提高光譜與土壤養(yǎng)分之間的相關(guān)性,尤其是一階微分變換與土壤有機質(zhì)和全氮的相關(guān)性最高分別達0.87和0.91,光譜變換技術(shù)能顯著增強土壤養(yǎng)分與高光譜之間的敏感度,達到更好的建模效果;SMLR、PLSR和ANN這3種模型都具有良好的預(yù)測能力,其中,ANN建立的模型預(yù)測效果最好,二階微分變換的ANN模型對有機質(zhì)、全氮的預(yù)測決定系數(shù)(R2)分別為0.886和0.984,均方根誤差(RMSE)分別為2.614和0.147,PLSR次之;全氮的預(yù)測效果明顯優(yōu)于有機質(zhì)的預(yù)測效果,說明高光譜和全氮之間的敏感性更高。總體來說,光譜二階微分變換形式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以最精確穩(wěn)定地完成土壤養(yǎng)分含量的快速預(yù)測,能夠?qū)崿F(xiàn)艾比湖流域的土壤養(yǎng)分空間分布狀況和動態(tài)變化特征的動態(tài)監(jiān)測。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院;大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 土壤養(yǎng)分 高光譜遙感 多元逐步回歸 偏最小二乘法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 艾比湖流域
【基金】：中國清潔發(fā)展機制基金(2013013) 國家科技支撐計劃項目(2012BAD16B0305,2012BAC23B01)資助~~
【分類號】：S158
【正文快照】： **Corresponding author,E-mail:rhwang@nuist.edu.cn土壤是陸地圈層能生長植物的疏松表層,能夠持續(xù)、全面地為植物生長提供所需的水、肥、氣、熱等基本要素[1]。土壤養(yǎng)分是土壤系統(tǒng)的重要組成,影響著土壤的理化性質(zhì),是制約植被生長和土地生產(chǎn)能力的關(guān)鍵因素[2]。土壤有機質(zhì)和

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本文編號：473155