| 基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型 |
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| 引用本文： | 夏楠,塔西甫拉提·特依拜,丁建丽,依力亚斯江·努尔麦麦提,张东,刘芳.基于多光谱数据的荒漠矿区土壤有机质估算模型[J].农业工程学报,2016,32(6):263-267. |
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| 作者姓名： | 夏楠 塔西甫拉提·特依拜 丁建丽 依力亚斯江·努尔麦麦提 张东 刘芳 |
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| 作者单位： | 1. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046;2. 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐,830046 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目资助(2014BAC15B01)；国家自然科学基金项目资助(41130531,41561089) |
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| 摘 要： | 目前运用高光谱数据估算土壤有机质的模型精度已经可以达到精准农业的要求,但其数据的整理和运算过程较为复杂且观测尺度较小.为节省资源,提高效率并为多光谱遥感估算土壤有机质积累经验,该文将Landsat8_OLI多光谱遥感影像各波段的反射率数据与地面土壤有机质SOM(soil organic matter)实测数据相结合,利用SPSS软件及多元线性回归分析方法建立基于反射率R、反射率倒数1/R、反射率倒数对数LN(1/R)、反射率一阶导数FDR(first derivative reflectance)的土壤有机质定量估算模型,精度检验后择取最优模型通过多光谱遥感波段运算的方式推广至整个研究区.结果表明:FDR模型的精度更高,RMSE为0.215,F检验结果为4.072,预测值与实际值之间的决定系数R2为0.963.基于该模型估算研究区空间范围的土壤有机质含量,得出土壤有机质含量在0～5 g/kg之间的面积占总研究区的84.065％,＞10 g/kg的面积仅仅为0.001 5％.在4种土地类型中工矿用地SOM平均含量为最高的7.35 g/kg,受开采的煤炭中有机质影响较大.裸地面积2 674.44 km2,占研究区面积的63％,SOM平均含量6.12 g/kg;盐渍地和荒漠林地SOM含量偏低.总之,运用多光谱遥感数据估算干旱区土壤有机质的方法可行,也为遥感估算其他地表参数提供参考.
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| 关 键 词： | 土壤 遥感 光谱分析 荒漠 SOM 建模 多光谱 估算 |
| 收稿时间： | 2015/10/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/1/23 0:00:00 |
Estimation model of soil organic matter in desert mining area based on multispectral image data |
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| Institution: | 1.College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Ministry of Education, Urumqi 830046, China,1.College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Ministry of Education, Urumqi 830046, China,1.College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Ministry of Education, Urumqi 830046, China,1.College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Ministry of Education, Urumqi 830046, China,1.College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Ministry of Education, Urumqi 830046, China and 1.College of Resources and Environmental Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2.Key Laboratory of Oasis Ecology Xinjiang University Ministry of Education, Urumqi 830046, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | soils remote sensing spectrum analysis desert SOM modeling multispectral estimation |
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