| 基于高光谱数据预测土壤碱化程度最佳模型及其影响因素的研究 |
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| 引用本文： | 王凯龙,熊黑钢,张 芳.基于高光谱数据预测土壤碱化程度最佳模型及其影响因素的研究[J].土壤,2014,46(3):544-549. |
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| 作者姓名： | 王凯龙 熊黑钢 张 芳 |
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| 作者单位： | 新疆大学资源与环境科学学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41171165、41261049)、北京联合大学人才强校计划人才资助项目(BPHR2012E01)和新疆大学博士启动基金项目(BS110124)资助 |
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| 摘 要： | 为快速准确地估测土壤碱化程度,对实测波段范围为400~900 nm的土壤光谱数据进行了波段差、波段比、波段归一化3种预处理,采用偏最小二乘法(PLSR)建立了不同波段范围的土壤pH的预测模型,并利用测试集数据对模型进行精度检验。结果表明:采用归一化、波段比2种方式对原始光谱进行预处理,可有效地增强光谱与土壤pH的相关性,并抑制干扰信息,其中归一化最优。虽然可见光波段范围(400~750 nm)所建立的预测模型与全波段(400~900 nm)预测模型R2相同,但其RMSEP比全波段减少了0.059,RPD提高了0.2,说明该波段范围包括了反映土壤pH的大部分信息,是建立其预测模型的优势波段。因此,利用可见光波段的光谱数据,采用归一化预处理可以具有较好稳定性和预测能力地预测土壤pH的最佳模型(R2=0.90,RMSECV=0.104)。
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| 关 键 词： | 实测光谱 土壤pH 最佳波段 |
Optimal Model of Soil pH and Influencing Factors By Using Hyperspectral Data |
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| WANG Kai-long,XIONG Hei-gang,ZHANG Fang.Optimal Model of Soil pH and Influencing Factors By Using Hyperspectral Data[J].Soils,2014,46(3):544-549. |
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| Authors: | WANG Kai-long XIONG Hei-gang ZHANG Fang |
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| Institution: | College of Resources & Environment Science, Xinjiang University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Field reflectance Soil pH Optimal band |
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