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摘要
利用高光谱遥感方法对土壤有机质含量进行预测具有快速、无损、低成本等优势,但由于测试条件不同,会对预测精度产生影响。自松嫩平原采集当地代表性土壤,在野外和实验室使用不同的光谱仪分别进行光谱测量,在比较同一土样室内、野外光谱异同的基础上,将测得的原始反射率数据经过重采样、数学变换和去包络线处理后作为输入量,用偏最小二乘法和多元线性逐步回归分析法建立了有机质预测模型。结果表明:(1)由于光源与传感器不同,不同光谱仪测得的光谱曲线存在差异。(2)用野外数据建立的有机质预测模型的精度要低于室内模型,这是由于野外光谱受大气中水分的影响明显、野外空气湿度、温度、密度不均且多变造成的。(3)相比于微分处理技术,去包络线在偏最小二乘法和多元逐步回归分析技术中的应用,不仅可以提高模型预测精度,还能减少因测试条件和仪器的不同所造成的精度差异。本成果为利用光谱数据源预测土壤理化性质提供支持。
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