土壤氯化钠含量高光谱估算模型研究

被引：4

作者：

陶兰花

塔西甫拉提·特依拜

买买提·沙吾提

姜红涛

赵振亮

机构：

[1] 新疆大学资源与环境科学学院

[2] 绿洲生态教育部重点实验室

来源：

地理与地理信息科学 | 2014年 / 03期

关键词：

高光谱; 氯化钠含量; 偏最小二乘回归法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S151.9 [土壤分析]; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 0903 ; 090301 ; 1404 ;

摘要：

基于光谱反射率快速、无损的检测优势,以于田地区不同氯化钠含量土壤光谱反射率作为信息源,探讨利用反射光谱估算土壤氯化钠含量的可行性。于2012年7月对于田地区进行野外调查,在测定土壤光谱反射率及氯化钠含量的基础上,对光谱反射率数据进行预处理并建立了逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型,并利用决定系数R2和均方根误差RMSE对模型稳定性和预测能力进行检验,进而比较不同预处理方法和不同模型估算结果的适用性。结果表明:反射率二阶微分光谱是预测土壤样本氯化钠含量的最佳光谱指标;偏最小二乘回归(PLSR)模型是建立土壤光谱与氯化钠含量关系的最优模型,R2和RMSE分别为0.812和0.105。利用反射光谱估算土壤氯化钠含量,通过各种光谱预处理方法提高估算精度,可实现在区域尺度上的土壤盐渍化监测和评价。

引用

页码：46 / 50

页数：5

共 22 条

[1]

Novel hyperspectral reflectance models for estimating black-soil organic matter in Northeast China[J] . Huanjun Liu,Yuanzhi Zhang,Bai Zhang. &nbspEnvironmental Monitoring and Assessment . 2009 (1)

[2]

Reflectance technique for predicting soil organic matter. Krishnan P,Alexander J D,Butler B J,et al. Soil Science Society of America Journal . 1980

[3]

高光谱遥感及其应用[M]. 高等教育出版社 , 浦瑞良,宫鹏著, 2000

[4] 干旱区绿洲土壤盐渍化分析评价 [J].

姜凌 ;

李佩成 ;

胡安焱 ;

易秀 .

干旱区地理, 2009, 32 (02) :234-239

[5]

A derivative-aided hyperspectral image analysis system for land-cover classification. Tsai, Fuan,Philpot, William D. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2002

[6]

偏最小二乘回归方法及其应用[M]. 国防工业出版社 , 王惠文著, 1999

[7]

Imaging Spectrometry for Earth Remote Sensing. Alex,er F.H. Goetz,Gregg Vane,Jerry E. Solomon,Barrett N. Ro. Science . 1985

[8] 用近红外光谱预测土壤碳含量的研究 [J].