土壤有机质光谱特征研究

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土壤有机质光谱特征研究

何挺, 王静, 林宗坚, 程烨

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何挺, 王静, 林宗坚, 程烨. 土壤有机质光谱特征研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(11): 975-979.

引用本文:

何挺, 王静, 林宗坚, 程烨. 土壤有机质光谱特征研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(11): 975-979.

HE Ting, WANG Jing, LIN Zongjian, CHENG Ye. Spectral Features of Soil Organic Matter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(11): 975-979.

Citation:

HE Ting, WANG Jing, LIN Zongjian, CHENG Ye. Spectral Features of Soil Organic Matter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(11): 975-979.

土壤有机质光谱特征研究

¹ 国土资源部土地利用重点实验室,北京市西城区冠英西区37号,100035;² 中国测绘科学研究院,北京市北太平路16号,100039

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40271007);国土资源部百名优秀青年科技人才计划资助项目

作者简介:
何挺,博士,研究领域为土地利用遥感监测。

中图分类号: P237.4;P237.9;P272

Spectral Features of Soil Organic Matter

¹ Key Laboratory of Land Use,Ministry of Land and Resources,37 Guanyingxiqu,Xicheng District,Beijing 100035,China;² China Academy of Mapping and Surveying,16 Beitaiping Road,Beijing 100039,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40271007);国土资源部百名优秀青年科技人才计划资助项目

摘要: 对在宜兴市和横山县采集的174个土样400 nm~2 500 nm波段的光谱曲线进行了研究。为了有效去除背景噪声对目标光谱的影响,并将非线性关系线性化,首先对土壤光谱进行了14种变换,然后运用光谱微分技术、逐步回归分析等方法研究了土壤光谱反射特性与土壤有机质之间的关系。结果表明,反射率对数的一阶微分这一变换形式对土壤有机质含量最为敏感。建立了相应的回归预测模型,模型方程判定系数达到0.885,较好地利用土壤光谱反射特性预测了土壤有机质的含量。
- 土壤有机质 /
- 光谱特征 /
- 逐步回归分析
Abstract: The spectral curves between 400 nm~2 500 nm of 174 soil samples which were collected in Hengshan County and Yixing County were studied.Fourteen types of transformation were applied to the soil reflectance R to remove the noise and linearize the correlation between reflectance(independent variable) and soil physical-chemical properties(dependent variable).Then,methods such as derivative spectrum technology,stepwise regression analysis,were applied to study the relationship between these soil spectral features and soil organic matter content.It shows that order 1derivative of the logarithm of albedo is the most sensitive to SOM among the various albedo transforms in consideration.The regression model whose coefficient of determination reaches 0.885 is built.
- soil organic matter /
- spectral features /
- stepwise regression analysis

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[2]	秦占飞, 常庆瑞, 申健, 于洋, 刘佳岐. 引黄灌区水稻红边特征及SPAD高光谱预测模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(9): 1168-1175. doi: 10.13203/j.whugis20140516
[3]	刘会增, 石铁柱, 王俊杰, 陈奕云, 邬国锋. 利用区域土壤光谱库研究土壤有机碳反演模型传递性 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(7): 889-895. doi: 10.13203/j.whugis20140294
[4]	杨晟炜, 刘真, 吴明光, 张桢杰. 一种基于特征光谱匹配的多色分色方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 563-568. doi: 10.13203/j.whugis20130345
[5]	王凯, 舒宁, 孔祥兵, 李亮. 一种多特征转换的高光谱影像自适应分类方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(5): 612-616. doi: 10.13203/j.whugis20130384
[6]	张杰, 吕恒, 潘洪洲, 冯驰, 赵丽娜, 李云梅. 内陆湖泊颗粒有机碳反演及日变化初步研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(12): 1618-1624. doi: 10.13203/j.whugis20130725
[7]	姚志宏, 杨勤科, 武艳丽, 李锐. 孤山川流域近30年土壤侵蚀时空动态特征分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(8): 974-980. doi: 10.13203/j.whugis20120118
[8]	林娜, 杨武年, 王斌. 高光谱遥感影像核最小噪声分离变换特征提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(8): 988-992.
[9]	孙伟伟, 刘春, 施蓓琦, 李巍岳. 等距映射降维用于高光谱影像低维流形特征提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 642-647.
[10]	李晖, 肖鹏峰, 冯学智, 林金堂. 多光谱图像的边缘特征检测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(6): 644-648.
[11]	杜培军, 王小美, 谭琨, 夏俊士. 利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(2): 148-152.
[12]	杨学斌, 秦其明, 姚云军, 赵少华. PDI与MPDI在内蒙古干旱监测中的应用和比较 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(2): 195-198.
[13]	张睿, 马建文. 一种SVM-RFE高光谱数据特征选择算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 834-837.
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[15]	詹总谦, 张祖勋, 张剑清. 基于LCD的相机标定精度及其误差分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(11): 1142-1145.
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[17]	刘楠, 舒宁. 多光谱影像纹理特征编码的算法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(1): 15-18.
[18]	马洪超, 郭丽艳. 人工神经网络信息融合及其在机场识别中的应用研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(8): 682-684.
[19]	杜辉强, 舒宁. 光谱影像的灰度矢量相关特征与边缘特征提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(6): 572-577.
[20]	刘焱雄, 陈永奇, 刘经南. 利用地面气象观测资料确定对流层加权平均温度 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2000, 25(5): 400-404.

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土壤有机质光谱特征研究

¹ 国土资源部土地利用重点实验室,北京市西城区冠英西区37号,100035;² 中国测绘科学研究院,北京市北太平路16号,100039

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40271007);国土资源部百名优秀青年科技人才计划资助项目

作者简介:
何挺,博士,研究领域为土地利用遥感监测。

收稿日期: 2006-08-26
修回日期: 2006-08-26
刊出日期: 2006-11-05

中图分类号: P237.4;P237.9;P272

关键词:

土壤有机质 /

逐步回归分析

摘要: 对在宜兴市和横山县采集的174个土样400 nm~2 500 nm波段的光谱曲线进行了研究。为了有效去除背景噪声对目标光谱的影响,并将非线性关系线性化,首先对土壤光谱进行了14种变换,然后运用光谱微分技术、逐步回归分析等方法研究了土壤光谱反射特性与土壤有机质之间的关系。结果表明,反射率对数的一阶微分这一变换形式对土壤有机质含量最为敏感。建立了相应的回归预测模型,模型方程判定系数达到0.885,较好地利用土壤光谱反射特性预测了土壤有机质的含量。

English Abstract

何挺, 王静, 林宗坚, 程烨. 土壤有机质光谱特征研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(11): 975-979.

引用本文:

何挺, 王静, 林宗坚, 程烨. 土壤有机质光谱特征研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(11): 975-979.

HE Ting, WANG Jing, LIN Zongjian, CHENG Ye. Spectral Features of Soil Organic Matter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(11): 975-979.

Citation:

HE Ting, WANG Jing, LIN Zongjian, CHENG Ye. Spectral Features of Soil Organic Matter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(11): 975-979.

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