不同颗粒大小对高光谱估算土壤有机质含量的影响

文献类型: 中文期刊

第一作者: 司海青

作者: 司海青;姚艳敏;王德营;刘影

作者机构:

关键词: 土壤有机质;高光谱;土壤颗粒;偏最小二乘回归;支持向量机

期刊名称: 中国农学通报

ISSN: 1000-6850

年卷期: 2015 年 31 卷 18 期

页码: 173-178

收录情况: CSCD

摘要: 研究旨在对不同颗粒大小的土样进行土壤有机质含量高光谱估算建模,以期得到土样制备时合适的土样颗粒大小,减少不必要的工作量。笔者对过10、20、60、100目筛的土样进行高光谱数据测量,并对光谱数据进行反射率(R)、反射率一阶导数(R’)和反射率倒数对数[Log(1/R)]3种光谱数据变换,然后运用偏最小二乘回归法(PLSR)、支持向量机法(SVM)和PLSR-SVM相结合的方法建立土壤有机质含量估算模型。研究结果表明:土壤颗粒大小对土壤光谱反射率有明显影响,颗粒越小,土壤光谱反射率越高;运用PLSR-SVM建立的SOM估算模型比只利用PLSR或SVM建立的模型精度高;当土壤颗粒大小<0.25 mm时,对于SOM光谱估算模型精度的提高没有太大的帮助。该试验为进行土壤有机质含量高光谱估算制备土样提供指导。

分类号: S153.6

  • 相关文献

[1]不同利用方式下土壤有机质和全磷的可见近红外高光谱反演. 薛利红,周鼎浩,李颖,杨林章. 2014

[2]基于SVR和PLSR的土壤有机质高光谱估测模型研究. 沈兰芝,高懋芳,闫敬文,姚艳敏. 2019

[3]基于高光谱的土壤有机质及全氮估测. 李嘉琦,冯宇华,陈署晃,王子傲,刘鹏,梁智永,孙法福,陈荣,耿庆龙. 2024

[4]星载高分五号高光谱耕地主要土壤类型土壤有机质含量估测-以黑龙江省建三江农垦区为例. 颜祥照,姚艳敏,张霄羽,刘峻明. 2021

[5]结合分数阶微分和异常值识别的土壤有机质高光谱反演研究. 曾佳辉,段四波,姚艳敏,阎波杰,韩文静. 2023

[6]基于高光谱的水稻土有机质含量估算研究. 卢岩,郭斗斗,孙成明,刘涛,陈瑛瑛,武威. 2014

[7]基于高光谱数据的高寒草地土壤有机碳预测模型研究. 崔霞,宋清洁,张瑶瑶,胥刚,孟宝平,高金龙. 2017

[8]基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型. 李勋兰,王武,杨蕾,韩国辉,杨海健,洪林. 2019

[9]基于无人机高光谱影像的冬小麦叶片氮浓度遥感估测. 孙法福,赖宁,耿庆龙,李永福,吕彩霞,信会男,李娜,陈署晃. 2024

[10]冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究. 张卓,龙慧灵,王崇倡,杨贵军. 2019

[11]冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究. 谢巧云,黄文江,蔡淑红,梁栋,彭代亮,张清,黄林生,杨贵军,张东彦. 2014

[12]基于高光谱的水稻叶片氮素营养诊断研究. 杨红云,周琼,杨珺,孙玉婷,路艳,殷华. 2019

[13]基于高光谱和参数优化支持向量机的水稻施氮水平分类研究. 罗建军,杨红云,路艳,万颖,孙爱珍,易文龙. 2020

[14]基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算. 冯海宽,杨福芹,杨贵军,李振海,裴浩杰,邢会敏. 2018

[15]基于无人机高光谱遥感的太行山经济林树种识别研究. 孙一丹,杨晓楠,张海涛,张爱军,庞立欣,郭艳超,郭雪涛,梁欣. 2024

[16]基于支持向量机模型的冬小麦全蚀病为害等级遥感监测. 焦红涛,吴旭,司海平,时雷,郭伟,马新明,周益林. 2014

[17]多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用研究进展. 李广洋,寇卫利,陈帮乾,代飞,强振平,吴超. 2021

[18]基于波段选择的烟草病害检测模型. 潘兆杰,孙根云,张爱竹,付航,王新伟,任广伟. 2023

[19]基于无人机低空高光谱遥感影像的柑橘黄龙病植株监测模型. 李敏,覃泽林,兰宗宝,方辉,余圣新,莫小香,谢国雪,曾志康. 2023

[20]基于高光谱的土壤有机质含量反演研究. 于士凯,姚艳敏,王德营,司海青. 2013

作者其他论文 更多>>