發(fā)布時間：2018-06-07 02:52

  本文選題：高光譜 + 光譜預(yù)處理��； 參考：《草業(yè)學(xué)報》2017年10期

【摘要】：土壤退化是草地退化的更深層次指示,運用遙感手段大面積測定土壤有機碳進而評估草地土壤狀況有助于對草地退化狀態(tài)的正確認(rèn)識。以甘南州高寒草地土壤為研究對象,使用ASD地物光譜儀,在室內(nèi)條件下對土壤樣品進行可見光/近紅外光譜測量,分析8種光譜變換形式與土壤有機碳含量的相關(guān)性并選取特征波段,利用3種多元回歸方法(逐步多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘回歸),通過驗證樣本的決定系數(shù)(R_v~2)、均方根誤差(RMSE)和剩余估計偏差(RPD)來評價模型,進而確定高寒草地土壤有機碳的最佳估測模型。結(jié)果表明,微分變換方法可以顯著提高光譜特征與土壤有機碳含量的相關(guān)性,在所有變換形式中以光譜反射率的一階微分與土壤有機碳含量相關(guān)性最好,最大相關(guān)系數(shù)絕對值為0.865;基于光譜反射率一階微分變換形式的3種多元回歸方法對土壤有機碳均有極好的預(yù)測能力,表明對于土壤有機碳的穩(wěn)定監(jiān)測來說光譜反射率的一階微分是非常有效的變換形式;綜合考慮基于所有光譜變換形式的3種多元回歸方法的預(yù)測結(jié)果,偏最小二乘回歸法具有高的R_v~2和RPD,同時具有低的RMSE值,是研究區(qū)土壤有機碳估測的最優(yōu)回歸方法;基于光譜反射率對數(shù)的一階微分變換形式所建立的偏最小二乘回歸模型具有相對較高的預(yù)測集決定系數(shù)(R_v~2=0.878)、最大剩余估計偏差(RPD=2.946)和最小均方根誤差(RMSE=7.520),因此該模型為甘南高寒草地土壤有機碳的最優(yōu)估測模型,最優(yōu)模型的RPD大于2.5說明該模型有足夠的穩(wěn)定性可以應(yīng)用于其他地區(qū)土壤有機碳的估測。
[Abstract]:In this paper , the relationship between spectral reflectance and soil organic carbon content is evaluated by means of three kinds of multiple regression methods ( stepwise multiple linear regression , RMSE ) and residual estimation deviation ( RPD ) .
【作者單位】： 蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院西部環(huán)境教育部重點實驗室;草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41401472) 蘭州大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(lzujbky-2015-140)資助
【分類號】：S812.2

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本文編號：1989423