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基于PLS模型的农业土壤成分高光谱遥感反演研究

张婷婷  
【摘要】: 本文研究了高光谱遥感数据使用偏最小二乘法(Partial Least Squares Regression,PLS)定量评价农业土壤成分的可行性。本文共选择了三个研究区,分别位于美国印第安纳州中部西塞罗溪流域(Cicero Creek),加利福尼亚州勒莫尔(Lemoore)及西班牙托梅略索(Tomelloso)。在印第安纳研究区,本研究应用Hyperion图像和实验室光谱对土壤水分,有机质,总碳,总磷,总氮和粘土含量建立偏最小二乘法预测模型。对于每种成分,去除离群值的样本集分为校正集和验证集。验证结果显示Hyperion图像光谱和实验室光谱能够有效评价和预测水分,有机质,总碳和总氮,但有机质和总磷的预测精度较低。在美国加利福尼亚州和西班牙两个研究区,在土壤样品烘干后,测得粘土和碳酸盐成分含量,然后以5%的含量间隔向土壤样品中加水,在不同土壤湿度条件下测量实验室光谱。应用偏最小二乘法对不同土壤水分含量条件下的碳酸盐,粘土和土壤含水量进行评价。结果显示,土壤含水量和碳酸盐的偏最小二乘法模型具有较高精度,但是粘土成分的预测精度仍然偏低。


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