文献类型: 中文期刊
作者: 颜祥照 1 ; 姚艳敏 1 ; 张霄羽 1 ; 刘峻明 2 ;
作者机构: 1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室
2.中国农业大学土地科学与技术学院
关键词: GF-5高光谱影像;可见短波红外高光谱相机AHSI;土壤有机质;VNIR;SWIR;预测模型
期刊名称: 中国农业信息
ISSN: 1672-0423
年卷期: 2020 年 32 卷 006 期
页码: 11-21
摘要: [目的]探讨星载高分五号(GF-5)高光谱影像不同光谱波段对SOM含量预测精度差异,明确有效光谱波段范围,以便提高SOM含量高光谱预测精度.[方法]该研究以黑龙江省建三江农垦区为研究区域,将GF-5可见短波红外高光谱相机(AHSI)获取的高光谱数据划分为可见光-近红外(VNIR)、短波红外(SWIR)和VNIR-SWIR 3种不同光谱波段,并将光谱反射率进行了9种光谱数学变换;分别采用多元逐步回归(MLSR)和偏最小二乘回归(PLSR)构建SOM含量预测模型,评价分析了3种不同光谱波段预测SOM含量的精度差异.[结果]在MLSR模型中,VNIR-SWIR的对数倒数一阶微分SOM含量预测精度相对较高,验证精度决定系数R2val为0.383,均方根误差RMSEP为5.009;在PLSR模型中,VNIR反射率的SOM含量预测精度较高,验证精度R2val为0.359,RMSEP为4.170.[结论]GF-5AHSI SOM含量预测精度较高的光谱波段为VNIR和VNIR-SWIR.卫星数据质量、研究区域自然条件、数据预处理过程、建模方法选择等因素共同影响SOM含量预测模型精度,通过技术和方法改进,GF-5数据预测SOM含量的潜力更大.
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