[1]高颖,王延仓,顾晓鹤,等.基于微分变换定量反演土壤有机质及全氮含量[J].江苏农业科学,2020,48(24):220-225.
　Gao Ying,et al.Quantitative inversion of soil organic matter and total nitrogen content based on differential transformation[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2020,48(24):220-225.
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基于微分变换定量反演土壤有机质及全氮含量()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第48卷
期数:
2020年第24期
页码:
220-225
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2020-12-30

文章信息/Info

Title:
Quantitative inversion of soil organic matter and total nitrogen content based on differential transformation
作者:
高颖1; 2;  王延仓1; 2;  顾晓鹤3;  周新武4;  马样5;  宣孝义1
1.北华航天工业学院，河北廊坊 065000； 2.河北航天遥感信息处理与应用协同创新中心，河北廊坊 065000；3.北京农业信息技术研究中心，北京 100097；4.湖南航天远望科技有限公司，湖南长沙 410205；5.上海城欣测绘有限公司，上海 200000
Author(s):
Gao Ying; et al
关键词:
土壤有机质; 全氮; 微分变换; 高光谱遥感; 定量分析
Keywords:
-
分类号:
S127；S153.6
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
以河北省安平县32个地块的土壤参数及其高光谱数据为数据源，利用预处理后光谱数据(反射率)及其倒数、对数、开平方根、光谱吸收峰深度、开方根等8种基本变换及其一阶微分、二阶微分处理共计24种光谱变换方法处理分析土壤光谱数据，结合相关性分析算法提取光谱敏感波段，并利用偏最小二乘算法分别构建土壤有机质、全氮含量的预测模型。研究结果表明：与基本变换相比，在基本变换的基础上进行微分变换后的光谱信息对土壤养分含量的预测能力明显提升；经微分处理后的光谱信息与未处理的土壤光谱信息对土壤有机质含量的预测能力由强到弱依次为基本变换结合一阶微分变换>基本变换结合二阶微分变换>基本变换，对土壤全氮含量的预测能力由强到弱依次为基本变换结合二阶微分变换>基本变换结合一阶微分变换>基本变换；此外，在24种变换中，以倒数的一阶微分变换构建的有机质含量的预测能力预测模型最佳，其确定系数为0.803，以开平方根的一阶微分变换构建的全氮含量预测模型的预测能力最佳，其确定系数为0831。这表明采用微分光谱技术可以更有效地进行土壤有机质及全氮含量的实时监测。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-03-31
基金项目：河北省青年基金(编号：D2017409021)；国家自然科学基金(编号：41571323)；北京市自然科学基金(编号：6172011)。
作者简介：高颖(1999年—)，女，河北衡水人，主要从事于光谱数据处理与分析算法研究。E-mail：yinggao4826@163.com。
通信作者：王延仓，博士，讲师，主要从事光谱数据处理与分析算法研究。E-mail：yancangwang@163.com。
更新日期/Last Update: 2020-12-20