基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究

doi:10.6048/j.issn.1001-4330.2014.07.018

CORC > 北京大学 > 地球与空间科学学院

	基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究; Study on Soil Organic Matter Content Estimated Model By Hyperspectral Remote Sensing Data
	祁亚琴 ; 吕新 ; 邵玉林 ; 冯波 ; 陈剑 ; 李新伟 ; 张泽
刊名	新疆农业科学
	2014
关键词	高光谱遥感土壤有机质含量预测模型 hyperspectral remote sensing soils organic matter content prediction model
DOI	10.6048/j.issn.1001-4330.2014.07.018
英文摘要	[目的]快速、有效、非接触、非破坏性地提取土壤有机质含量信息.探索新疆绿洲农区如何应用高光谱遥感技术分析、模拟、评价、预测土壤有机质含量,促进高光谱分辨率遥感技术在农田土壤遥感诊断、作物科学种植、水肥分区管理、田间农情监测中的应用,为新疆实施精准农业提供科学理论参考.[方法]利用高光谱遥感技术提取土壤有机质含量信息的研究,采用美国ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取田间土壤不同有机质含量信息的高光谱反射率;通过光谱分析技术,运用各种土壤反射率数学变换形式,找出最具代表性的敏感波段,揭示土壤有机质含量与其光谱成因机理之间的内在联系.[结果]基于NDI预测土壤有机质含量的估算模型中以一元三次函数模型(YSOM=-4E+ 07XNDI3+ 2E+ 06XNDI2-21 338XNDI+ 110.44,R2=0.713 2)为最优,指数函数模型次之.[结论]基于归一化光谱指数NDI可以较好的估算土壤有机质含量,利用统计方法建立的经验模型,简单实用,将对特定区域、特定土壤的预测有较好的效果.; 国家“863”计划项目; 石河子大学高层次人才科研启动专项; “3152”拔尖人才-青年骨干培养计划; 石河子科技攻关计划; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科技核心期刊(ISTIC); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 7; 1300-1305; 51
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.pku.edu.cn/handle/20.500.11897/219906]
专题	地球与空间科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	祁亚琴,吕新,邵玉林,等. 基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究, Study on Soil Organic Matter Content Estimated Model By Hyperspectral Remote Sensing Data[J]. 新疆农业科学,2014.
APA	祁亚琴.,吕新.,邵玉林.,冯波.,陈剑.,...&张泽.(2014).基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究.新疆农业科学.
MLA	祁亚琴,et al."基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究".新疆农业科学 (2014).