|本期目录/Table of Contents|

[1]辛京达,陈成,刀剑,等.基于土壤光谱特性的土壤类型区分研究[J].江苏农业科学,2021,49(10):207-212.
 Xin Jingda,et al.Study on differentiation of soil types based on soil spectral characteristics[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(10):207-212.
点击复制

基于土壤光谱特性的土壤类型区分研究(PDF)
分享到:

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第10期
页码:
207-212
栏目:
资源与环境
出版日期:
2021-05-20

文章信息/Info

Title:
Study on differentiation of soil types based on soil spectral characteristics
作者:
辛京达 陈成 刀剑 王建雄
云南农业大学水利学院/云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心,云南昆明 650201
Author(s):
Xin Jingdaet al
关键词:
多光谱高光谱植被指数主成分分析土壤类型区分
Keywords:
-
分类号:
S127;S151.9
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
选取云南农业大学某试验地为研究区域,一方面利用无人机挂载多光谱相机获取研究区域的多光谱遥感影像,通过对比多光谱单波段反射率以及多光谱影像发现,绿光和红光波段对3类土壤较为敏感,且反射率具有明显差异,对多光谱数据进行8种合成指数计算后发现,红绿比值指数(RG)对3种土壤的区分效果最优;另一方面利用美国ASD公司的FS4 NG地物光谱仪对获取的土壤样本进行多光谱测定,通过主成分分析对土壤样本进行区分,一阶微分变换后主成分分析前5个主成分提供了85%的光谱信息,而二阶微分变换后主成分分析前5个主成分提供了95%的光谱信息,且后者区分效果优于前者。
Abstract:
-

参考文献/References:

[1]王婷,刘振华,彭一平,等. 华南地区土壤有机质含量高光谱反演[J]. 江苏农业学报,2020,36(2):350-357.
[2]Stoner E R,Baumgardner M F. Characteristic variations in reflectance of surface soils[J]. Soil Science Society of America Journal,1981,45(6):1161-1165.
[3]戴昌达. 中国主要土壤光谱反射特性分类与数据处理的初步研究[G]//国家遥感中心.遥感文选. 北京:科学出版社,1981:315-323.
[4]李丹,彭智平,韩留生,等. 基于土壤反射光谱特性的广东省稻田土壤快速分类[J]. 热带地理,2015,35(1):29-34.
[5]吴豪翔,王人潮. 土壤光谱特征及其定量分析在土壤分类上的应用研究[J]. 土壤学报,1991,28(2):177-185.
[6]郭铌. 植被指数及其研究进展[J]. 干旱气象,2003,21(4):71-75.
[7]田庆久,闵祥军. 植被指数研究进展[J]. 地球科学进展,1998,13(4):327-333.
[8]Stow D A,Hope A,McGuire D,et al. Remote sensing of vegetation and land-cover change in Arctic Tundra Ecosystems[J]. Remote Sensing of Environment,2003,89(3):281-308.
[9]Moroni M,Lupo E,Marra E,et al. Hyperspectral image analysis in environmental monitoring:setup of a new tunable filter platform[J]. Procedia Environmental Sciences,2013,19:885-894.
[10]Rahman M M,Robson A. Integrating Landsat-8 and Sentinel-2 time series data for yield prediction of sugarcane crops at the block level[J]. Remote Sensing,2020,12(8):1313.
[11]汪小钦,王苗苗,王绍强,等. 基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取[J]. 农业工程学报,2015,31(5):152-159.
[12]赵天奇. 面向变量施肥应用的OSAVI测量仪的设计[D]. 北京:北京化工大学,2009.
[13]项宏亮. 应用高光谱技术区分土壤类型的初步探讨[D]. 芜湖:安徽师范大学,2013.
[14]郭熙,谢碧裕,叶英聪,等. 基于一阶微分变换方法的南方丘陵稻田土壤电阻率高光谱特性研究[J]. 江西农业大学学报,2015,37(1):190-198.
[15]徐念旭,田庆久,申怀飞,等. 基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别[J]. 国土资源遥感,2018,30(4):28-32.

相似文献/References:

[1]王有宁,赵丽艳,章爱群,等.花生高光谱叶片营养诊断研究[J].江苏农业科学,2014,42(12):129.
 Wang Youning,et al.Study on nutrition diagnosis of peanut leaves based on hyperspectral data[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(10):129.
[2]杨粉团,顾晓鹤,李刚,等.吐丝期玉米倒伏后地面高光谱特征参数分析[J].江苏农业科学,2016,44(03):85.
 Yang Fentuan,et al.Analysis of hyper-spectral characteristic parameters of lodging corn at silking stage[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(10):85.
[3]孙俊,金夏明,毛罕平,等.基于有监督特征提取的生菜叶片农药残留浓度高光谱鉴别研究[J].江苏农业科学,2014,42(05):227.
 Sun Jun,et al.Study on detection of hyperspectral data of lettuce leaves with pesticide residue based on supervised feature extraction method[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(10):227.
[4]赵文,刘国顺,贾方方,等.烤烟烟碱含量的高光谱预测模型[J].江苏农业科学,2014,42(03):275.
 Zhao Wen,et al.Hyperspectral prediction model of nicotine content in flue-cured tobacco[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(10):275.
[5]金星.基于LED光源的多光谱诱虫灯研究[J].江苏农业科学,2015,43(10):476.
 Jin Xing.Study on multi-spectral insert light trap based on LED light source[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(10):476.
[6]田敏,周杰,张泽,等.基于高光谱植被指数对棉花叶绿素含量的估算[J].江苏农业科学,2017,45(02):216.
 Tian Min,et al.Estimation of cotton chlorophyll contents based on hyperspectral vegetation index[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(10):216.
[7]喻俊,李晓敏,张权,等.基于实测高光谱数据的太湖湖滨带典型植被分类[J].江苏农业科学,2017,45(05):240.
 Yu Jun,et al.Classification of typical vegetation zones of Taihu Lake based on measured hyperspectral data[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(10):240.
[8]杨荣超,田海清,李斐,等.基于甜菜冠层高光谱红边参数的SPAD值诊断[J].江苏农业科学,2017,45(11):153.
 Yang Rongchao,et al.SPAD value diagnosis based on red edge parameters of sugarbeet canopy hyperspectral[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(10):153.
[9]张城芳,董恒.基于高光谱数据的作物净初级生产力估算方法[J].江苏农业科学,2017,45(22):260.
 Zhang Chengfang,et al.Estimation method of crop net primary productivity based on hyperspectral data[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(10):260.
[10]向佳琳,姚鑫锋,刘倩,等.基于高光谱的温室网纹甜瓜不同叶位叶片含水率监测[J].江苏农业科学,2018,46(04):105.
 Xiang Jialin,et al.Hyperspectral monitoring of leaf water content in different leaf position of muskmelon in greenhouse[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(10):105.
[11]杨栋淏,李亚强,刀剑,等.基于无人机多光谱与地面高光谱遥感的土壤主要养分含量估测[J].江苏农业科学,2022,50(2):178.
 Yang Donghao,et al.Estimation of soil main nutrient content based on UAV multispectral and ground hyperspectral remote sensing[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2022,50(10):178.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-09-08
基金项目:云南省教育厅科学研究基金(编号:2020Y0177)。
作者简介:辛京达(1997—),男,吉林长春人,硕士研究生,主要从事资源与环境遥感研究。E-mail:819045742@qq.com。
通信作者:王建雄,博士,教授,主要从事资源与环境遥感研究。E-mail:jianxiongw@126.com。
更新日期/Last Update: 2021-05-20