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基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演

彭小婷 高文秀 王俊杰

彭小婷, 高文秀, 王俊杰. 基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 862-866.
引用本文: 彭小婷, 高文秀, 王俊杰. 基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 862-866.
peng xiaoting,  gao wenxiu,  wang junjie. inversion of  soil parameters  from hypers pectra based on continuumremoval and partial least squares regression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(7): 862-866.
Citation: peng xiaoting,  gao wenxiu,  wang junjie. inversion of  soil parameters  from hypers pectra based on continuumremoval and partial least squares regression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(7): 862-866.

基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41171290)
详细信息
    作者简介:

    彭小婷,硕士生,主要从事基于遥感技术的土壤和植被参数反演研究

  • 中图分类号: p237

inversion of  soil parameters  from hypers pectra based on continuumremoval and partial least squares regression

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-06-03
  • 刊出日期:  2014-07-05

基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(41171290)
    作者简介:

    彭小婷,硕士生,主要从事基于遥感技术的土壤和植被参数反演研究

  • 中图分类号: p237

摘要: 基于江苏省宜兴市100个土样的可见光-近红外高光谱反射率400 2 450nm数据结合包络线去除continuum removalcr与偏最小二乘回归partial  least  squares  re gressionplsr 构建了土壤重金属砷as和有机质om含量的反演模型 结果表明相比普通plsr模型模型决定系数r2和预测根均方误差rmsep分别为0.5123.090和0.6215.934cr-plsr构建的模型预测能力有明显的改善r2和rmsep分别为0.7632.323和0.9114.599 cr有效增强了5509001 4201 900和2 200nm等波段处的反射光谱特征根据模型回归系数分析cr有效突出的波段正是as和om的cr-plsr模型所共用的重要波段研究表明cr能够协助plsr模型重要波段的选择利用遥感技术结合cr-plsr能够有效提高土壤重金属as和om含量的反演精度从而为土壤质量的遥感监测提供参考

English Abstract

彭小婷, 高文秀, 王俊杰. 基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 862-866.
引用本文: 彭小婷, 高文秀, 王俊杰. 基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 862-866.
peng xiaoting,  gao wenxiu,  wang junjie. inversion of  soil parameters  from hypers pectra based on continuumremoval and partial least squares regression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(7): 862-866.
Citation: peng xiaoting,  gao wenxiu,  wang junjie. inversion of  soil parameters  from hypers pectra based on continuumremoval and partial least squares regression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(7): 862-866.

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