| 利用高光谱和GF-1模拟多光谱进行土壤有机质预测和制图研究 |
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| 引用本文： | 郭燕,程永政,王来刚,刘婷,陈颂超,郑国清.利用高光谱和GF-1模拟多光谱进行土壤有机质预测和制图研究[J].土壤通报,2016(3):537-542. |
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| 作者姓名： | 郭燕 程永政 王来刚 刘婷 陈颂超 郑国清 |
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| 作者单位： | 1. 河南省农业科学院农业经济与信息研究所,河南郑州,450002;2. 浙江大学农业遥感与信息技术研究所,浙江杭州,310058 |
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| 基金项目： | 高分辨率对地观测系统重大专项项目(09-Y30B03-9001-13/15)、河南省农业科学院优秀青年基金项目(2016YQ21)、河南省重大科技专项项目(121100110900)资助 |
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| 摘 要： | 利用土壤有机质(SOM)高光谱数据和模拟GF-1多光谱影像的波段响应函数生成的宽波段多光谱模拟数据,对比高光谱预处理和构建土壤植被指数,探索模拟GF-1光谱预测SOM的潜力。研究表明,SOM的一阶微分高光谱和模拟GF-1光谱数据构建的土壤指数与SOM的相关性最好。PLSR建模分析表明采用一阶微分高光谱数据可以很好的对SOM进行预,而且模型稳健(R2=0.962,RPD=4.87);模拟GF-1光谱也可以较好的进行SOM的预测,但是模型的稳定性相对较差R2=0.557,RPD=1.43。同时,SOM制图的空间分布表明,采用一阶微分光谱数据和模拟GF-1数据预测得到的SOM含量与实测的SOM表现出相似的空间分布特征。这为采用多光谱数据进行大尺度、大范围的SOM预测提供了基础。
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| 关 键 词： | 有机质(SOM) 高光谱 GF-1遥感影像 地统计 制图 |
Predication and Mapping of Soil Organic Matter Content Using Hyperspectra and GF-1 Multi-spectra |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Soil organic matter(SOM) Hyperspectra GF-1 multispectral remote sensing image Geostatistics Mapping |
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