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Xinjiang Agricultural Sciences

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Study on Soil Organic Matter Content Estimated Model By Hyperspectral Remote Sensing Data

QI Ya-qin;L(U) Xin;SHAO Yu-lin;FENG Bo;CHEN Jian;LI Xin-wei;ZHANG Ze   

  • Received:2014-07-25 Revised:2014-07-25 Online:2014-07-25 Published:2014-07-25

基于高光谱数据的土壤有机质含量预测研究

祁亚琴;吕新;邵玉林;冯波;陈剑;李新伟;张泽   

  1. 石河子大学/新疆兵团绿洲生态农业重点实验室,新疆石河子832003;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,北京100000;石河子大学/新疆兵团绿洲生态农业重点实验室,新疆石河子,832003;石河子国家农业科技园区,新疆石河子,832000





摘要： [目的]快速、有效、非接触、非破坏性地提取土壤有机质含量信息.探索新疆绿洲农区如何应用高光谱遥感技术分析、模拟、评价、预测土壤有机质含量,促进高光谱分辨率遥感技术在农田土壤遥感诊断、作物科学种植、水肥分区管理、田间农情监测中的应用,为新疆实施精准农业提供科学理论参考.[方法]利用高光谱遥感技术提取土壤有机质含量信息的研究,采用美国ASD Field Spec Pro VNIR 2500型光谱辐射仪获取田间土壤不同有机质含量信息的高光谱反射率;通过光谱分析技术,运用各种土壤反射率数学变换形式,找出最具代表性的敏感波段,揭示土壤有机质含量与其光谱成因机理之间的内在联系.[结果]基于NDI预测土壤有机质含量的估算模型中以一元三次函数模型(YSOM=-4E+ 07XNDI3+ 2E+ 06XNDI2-21 338XNDI+ 110.44,R2=0.713 2)为最优,指数函数模型次之.[结论]基于归一化光谱指数NDI可以较好的估算土壤有机质含量,利用统计方法建立的经验模型,简单实用,将对特定区域、特定土壤的预测有较好的效果.