基于高光谱数据的农田土壤养分含量估测模型研究

来源 :新疆农业科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：juese1234567

【摘要】

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【目的】快速、实时、准确、无损地获取农田土壤主要养分(全氮TN、全磷TP、全钾TK)含量的信息。【方法】运用各种土壤反射率的光谱特征分析技术,提取其最具代表性的敏感波段

【作者】

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祁亚琴张显峰张立福吕新张泽陈剑李新伟王飞彭奎

【机构】

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北京大学地球与空间科学学院/遥感研究所生态遥感实验室,石河子大学/新疆兵团绿洲生态农业重点实验室,中国科学院遥感与数字地球研究所高光谱研究室

【出处】

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新疆农业科学

【发表日期】

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2018年3期

【关键词】

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高光谱遥感土壤养分含量预测模型 hyperspectral remote sensing soils nutrient content predictio

【基金项目】

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国家自然科学基金项目“基于高光谱遥感数据的土壤主要养分含量信息的获取研究”(61465011),国家留学基金(201405215035),石河子大学青年教师与对口支援高校名师“结对子”培养(SDJDZ201509),石河子市科技攻关“利用3S技术快速监测农田土壤信息研究与示范”(2013GY01)项目

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【目的】快速、实时、准确、无损地获取农田土壤主要养分(全氮TN、全磷TP、全钾TK)含量的信息。【方法】运用各种土壤反射率的光谱特征分析技术,提取其最具代表性的敏感波段位置,建立土壤养分含量反演模型。【结果】建立估算模型中,预测TN含量以指数函数模型(YTN=0.0005e4.7003xNDI)为最佳;预测TP含量以一元三次函数模型(YTP=802.27xNDI3-412.32xNDI2+72.357xNDI-3.3189)为最佳;预测TK含量以一元三次函数模型(YTK=80189xNDI3-11471x

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