【摘 要】
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【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便
【机 构】
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贵州省山地资源研究所,贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州省水利科学研究院,贵州省水土保持科技示范园管理处
【基金项目】
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贵州省科技支撑计划项目“重金属污染监测及阻控研究与示范-2”[黔科合(2016)2595-2];贵州省科技计划项目“喀斯特山区低碳旅游示范区建设关键技术与示范”[黔科合SY字(2012)3058];贵州省科技计划项目“贵州省山地资源研究所大型科研仪器共享服务后补助专项”[黔科合平台人才(2017)5783];贵州省水利厅科技处项目“基于GIS的灌区数字化系统研究——以云雾灌区为例”(KT201
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【目的】利用高光谱数据定量反演喀斯特地区土壤有机质含量,为喀斯特地区快速、大范围、实时地监测土壤有机质含量提供更多的技术手段。【方法】利用机载高光谱成像系统和便携式地物光谱仪分别获取土壤光谱数据,基于原始光谱反射率和不同光谱变换数据,分析其与土壤有机质含量的相关性,以偏最小二乘法建立模型预测土壤有机质含量。【结果】2种数据源都可以用于土壤有机质含量预测,其中,基于ASD光谱一阶微分变换建立的模型预测精度较高,验证集决定系数(Rv~2)为0.910,相对分析误差(RPD)为2.68;基于GS光谱二阶微分变换建立的模型预测效果较好,验证集Rv~2为0.772,RPD为1.49。【结论】ASD光谱与GS光谱建模预测精度相差较大,ASD光谱客观条件影响较小、光谱波段更宽、光谱分辨率更高,具有更好的预测能力;低空无人机获取的GS光谱也具有一定的预测能力。
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