【摘 要】
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针对当前土壤有机碳近地高光谱估算建模过程视土壤样本为化学样本，忽略其空间信息的问题，提出空间化的土壤有机碳近地高光谱估算模型框架，并以该框架为基础，选取江汉平原滨湖农田土壤为研究对象，进行基于近地高光谱信息和样本空间信息的土壤有机碳估算.结果表明，传统的土壤有机碳近地高光谱估算模型使用土壤反射光谱的前四个偏最小二乘潜变量作为解释变量，模型决定系数为51.8％；而顾及样本空间信息的土壤有机碳光谱空间
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430079;武汉大学苏州研究院,江苏 苏州 215123;武汉大学教育部地理信息系统重点实验室,湖北 武汉 430079;武汉大学地球空间信息技术协同创新中心
【出 处】
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2015中国地理信息科学理论与方法学术年会
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针对当前土壤有机碳近地高光谱估算建模过程视土壤样本为化学样本，忽略其空间信息的问题，提出空间化的土壤有机碳近地高光谱估算模型框架，并以该框架为基础，选取江汉平原滨湖农田土壤为研究对象，进行基于近地高光谱信息和样本空间信息的土壤有机碳估算.结果表明，传统的土壤有机碳近地高光谱估算模型使用土壤反射光谱的前四个偏最小二乘潜变量作为解释变量，模型决定系数为51.8％；而顾及样本空间信息的土壤有机碳光谱空间滞后模型决定系数为60.8％，在使用土壤反射光谱的前四个偏最小二乘潜变量作为解释变量的同时，考虑土壤有机碳含量的空间滞后，额外解释了9％的土壤有机碳变异；而顾及样本空间信息的土壤有机碳光谱空间误差模型使用土壤反射光谱的前两个和第四个偏最小二乘潜变量作为解释变量，模型决定系数为66.2％，优于传统的土壤有机碳近地高光谱估算模型和顾及样本空间信息的土壤有机碳光谱空间滞后模型，其原因在于空间误差模型消除了模型残差的空间结构.因此，本研究提出的空间化的土壤有机碳近地高光谱估算模型框架具有较好的理论和实践意义.
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