基于高光谱的土壤有机质含量预测模型的建立与评价
基于高光谱的土壤有机质含量预测模型的建立与评价
【摘要】：【目的】土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要特征,利用高光谱技术对有机质(OM)含量进行定量化反演为土壤信息化管理和资源评价提供了重要的依据。【方法】利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱,分析了不同区域范围土壤光谱反射率曲线形状变化和土壤有机质含量的变化特点,并针对东北地区以黑土为主的土样光谱反射率不同变换形式与有机质含量进行了相关性分析。【结果】结果表明,有机质含量较高的黑土的光谱曲线与其它土壤类型的光谱曲线在形状上有很大差异,即在600～900nm附近,以黑龙江土样为代表的东北黑土表现为直缓上升,而河南和山东的潮土则表现为曲陡上升。相关分析结果表明,土壤有机质含量与原始光谱反射率在545～830nm呈显著负相关,其中在580～738nm波段范围内达到极显著负相关。与一阶导数光谱相关性进一步增强,在481～598nm呈现极显著负相关,而在816～932nm和1039～1415nm波段范围内具有极显著的正相关性。土壤有机质含量与部分波段处的吸收深度和反射峰高度也表现为不同程度的相关性。【结论】利用570～590nm波段的一阶导数光谱和1280nm处反射峰高度P_Depth1280可以较好地预测东北主要土壤类型有机质含量。在此基础上建立了土壤有机质含量的高光谱反演模型并进行了验证。
相关知识
基于高光谱的设施黄瓜蚜虫虫害检测及其预测模型
害虫预测预警模型的建立.pptx
基于无人机高光谱和空间数据改善葡萄园病虫害监测新方法
基于高光谱分析的草地叶绿素含量估算研究进展
基于无人机高光谱遥感的荒漠草原覆盖度提取方法研究
森林病虫害高光谱遥感监测的研究进展
高光谱相机:棉花蚜虫危害快速识别方法
农业病虫害监测中高光谱遥感技术应用研究进展
基于无人机多光谱遥感影像的棉花虫害监测研究
基于颜色参数变化的青花菜叶绿素含量预测模型
网址: 基于高光谱的土壤有机质含量预测模型的建立与评价 https://m.huajiangbk.com/newsview547956.html
| 上一篇: 增长系数法分布预测模型必须建立在 |
下一篇: 农作物典型长势参数遥感监测与病虫 |
