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基于高光谱的土壤全氮含量估测

2011-05-15分类号:S153.6

【作者】张娟娟  田永超  姚霞  曹卫星  马新明  朱艳  
【部门】南京农业大学国家信息农业工程技术中心江苏省信息农业高技术研究重点实验室  河南农业大学信息与管理科学学院  
【摘要】基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g.kg-1和0.149 g.kg-1,相对分析误差RPD为2.2...
【关键词】土壤  全氮  高光谱  偏最小二乘法  BP神经网络  光谱指数
【基金】教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0797); 国家自然科学基金项目(30871448); 江苏省创新学者攀登计划(BK2008037); 江苏省自然科学基金项目(BK2008330)
【所属期刊栏目】自然资源学报
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