基于高光谱反射特性的土壤全氮含量预测分析

作     者：李焱 王让会 管延龙 蒋烨林 吴晓全 彭擎 Li Yan Wang Ranghui Guan Yanlong Jiang Yelin Wu Xiaoquan Peng Qing

作者机构：南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044 

出 版 物：《遥感技术与应用》 (Remote Sensing Technology and Application)

年 卷 期：2017年第32卷第1期

页      面：173-179页

核心收录：

学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 090301[农学-土壤学] 

基　　金：国家科技支撑计划项目(2012BAD16B0305 2012BAC23B01) 中国清洁发展机制基金(2013013)资助 

主　　题：土壤全氮 高光谱 偏最小二乘法 光谱预测模型 

摘      要：随着高光谱遥感技术的快速发展,光谱技术已经在土壤理化性质、土壤养分等预测研究中得到了广泛应用。通过土壤高光谱反射率及其变形全氮含量的相关性,提取土壤光谱特征波段;采用多元回归和偏最小二乘回归法对全氮含量进行预测分析。结果表明:土壤光谱一阶微分显著提高了全氮与高光谱之间的敏感度;在多元逐步线性回归模型和偏最小二乘回归分析法建立的模型中,二者均能较好地进行预测,但在偏最小二乘模型中,反射率二阶微分的预测模型最高达到0.956,总均方根误差最低为0.045。其模型的稳定性和预测精度优于多元逐步线性回归所建立模型,可以更好地快速预测土壤全氮,为土壤质量的评价提供数据基础,也为研究土壤退化地区的预测与防治提供信息,对未来农业的发展具有重要意义。