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利用光谱技术分析北京地区农业土壤重金属光谱特征 总被引:9,自引:0,他引:9
采用ASD光谱仪测量111个北京地区农业土壤样本光谱曲线基础上,利用光谱分析的方法探索北京地区农业土壤中8种土壤重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg)含量与可见-近红外光谱反射率的相关关系,分析土壤重金属的光谱特征,为基于遥感光谱监测土壤重金属含量提供基础。主成分分析和光谱变量与土壤重金属相关分析的研究结果表明,一阶微分光谱最适于获取土壤中的重金属元素信息,并且土壤重金属含量与反射光谱之间存在显著相关关系,最高相关系数达到а=0.01水平显著相关,中心波长在415~570 nm以及大于950 nm的光谱部分是土壤重金属特征光谱的主要分布范围。 相似文献
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研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据。结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96%,分别比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76%,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95%、4.61%。因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04%。 相似文献
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苏北沿海滩涂地区土壤有机质含量的高光谱预测 总被引:12,自引:6,他引:6
基于反射高光谱快速、无损的检测优势,以苏北沿海滩涂地区不同成陆年代土壤作为光谱信息源,应用偏最小二乘回归(PLSR)方法,研究了原始反射光谱(REF)、微分光谱(FDR)、反射率倒数的对数(lg(1/R))和波段深度(BD)对不同成陆年代土壤有机质含量的预测精度。结果表明,不同成陆年代土壤有机质含量预测的最佳光谱指标存在差异。REF是构建总体样本有机质含量PLSR预测模型的最佳光谱指标,均方根误差(RMSE)和相关系数(r)分别为2.7231和0.8701;FDR是预测成陆千年土壤样本有机质含量的最佳光谱指标,RMSE和r分别为2.0110和0.9436;BD所构建的成陆百年土壤有机质含量的PLSR预测模型为最优,RMSE和r分别为2.7051和0.8770。相关分析表明,可见光波段、以1 400 nm为中心及1 900~2 450 nm的红外波段是估算土壤有机质含量的最佳波段。 相似文献
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开都河流域下游绿洲土壤盐渍化特征及其光谱分析 总被引:6,自引:1,他引:5
以新疆开都河流域下游绿洲为研究区,通过土壤样品化学分析及其光谱反射率的测量,分析了土壤盐渍化特征以及土壤反射光谱曲线与土壤盐渍程度之间的关系;基于统计分析的方法,建立了表征土壤盐渍化特征的因子与其高光谱数据的多元回归模型。研究结果表明:研究区土壤pH值的平均值大于8.0,属于弱碱性土壤;土壤盐分含量呈T型分布;盐渍化土壤的光谱反射率曲线特征在形态上相似,变化平缓;在可见光-近红外波段,盐渍化土壤的光谱反射率曲线形状基本上由五个折线段和四个吸收带组成。 相似文献
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苏北滨海土壤碳酸钙含量反射光谱估算研究 总被引:2,自引:0,他引:2
土壤属性的快速、精确测定是实现现代精细农业的基础。本研究分析了江苏省北部滨海土壤的属性特征以及碳酸钙的可见-近红外反射光谱特征,探讨利用可见-近红外光谱估算滨海土壤碳酸钙含量的可行性,比较不同光谱反射率数据集、不同预处理方法以及不同建模方法定量反演的优劣。结果表明:(1)苏北滨海土壤有机质含量较低、碳酸钙含量较高,其光谱曲线在2 340 nm处有较明显的碳酸钙吸收特征;(2)滨海土壤碳酸钙含量与土壤的可见-近红外波段反射率呈正相关,且碳酸钙含量高低对于土壤的近红外波段反射率的影响高于可见光波段;(3)可见-近红外反射光谱可用于估算滨海土壤碳酸钙含量。就建模结果而言,381~2 459 nm波段反射光谱数据集、log(1/R)预处理、偏最小二乘回归三者结合的效果比较理想。 相似文献
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红外光谱法作为一种新的研究手段已经广泛应用于土壤分析,由其检测区域和手段的不同又可分为多种光谱类 型。本研究以第四纪黄土为例,系统地比较了近红外区和中红外区反射光谱和光声光谱的吸收特征及其差异。结果表明,中红外光谱比近红外光谱的信息更为丰富,且中红外光谱与样品中物质的特征吸收关系更加密切,从而更有利于土壤定性与定量分析。土壤的反射光谱和光声光谱表现出了明显不同的特征,在近红外区,反射光谱和光声光谱吸收明显不同,而在中红外区,反射光谱和光声光谱具有相对应的吸收,但相对吸收强度明显不同,且吸收峰的位置也发生改变,尤其在1 000 ~ 2 000 cm-1谱区,反射光谱相互干扰很强,而光声光谱的吸收特征更为明显。在黄土的分类鉴别上,反射光谱优于光声光谱。红外反射光谱和光声光谱在不同波段下具有不同的吸收灵敏度,在土壤定性与定量分析中各自都将具有其明显的优势。 相似文献
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基于可见光光谱分析的土壤参数分析 总被引:13,自引:3,他引:13
利用光谱分析技术,进行了农田原始状态土壤样品的可见光光谱与土壤参数之间的相关、回归分析。土壤样品采集于一块水分较低的玉米地和一块水分较高的牧草地,所分析的土壤参数有土壤水分、土壤有机质含量、土壤硝态氮含量、土壤电导率以及土壤pH值,土样的可见光光谱由精密分光光度计测量。分析结果显示,有效的光谱特性值为反射光谱的一次微分,所有5个土壤参数都可以利用土样的可见光光谱特性进行分析和检测。对于土壤水分、土壤有机质含量、土壤电导率以及土壤pH值,线性模型是有效的;而对于土壤硝态氮含量,则需要利用多元指数模型进行分析或检测。 相似文献