文献类型：期刊文章

作　　者：乔星星[1] 冯美臣[1] 杨武德[1] 孙慧[1] 郭小丽[1] 史超超[1]

机构地区：[1]山西农业大学旱作农业工程研究所,太谷030801

出　　处：《地球信息科学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(31371572;31201168);山西省科学技术发展计划项目(201603D221037-3);山西省归国人员重点资助项目(2014-重点4);山西省科技攻关项目(20110311038);山西省青年基金项目(2012021023-5)

年　　份：2016

卷　　号：18

期　　号：8

起止页码：1123-1132

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比较不同变换光谱与土壤氮素的相关性,实现土壤氮素的PLSR精确诊断,并综合评定最佳光谱数据变换方法。结果表明,涉及微分处理后的光谱变换,尤其是先进行开方(T8、T11)、对数(T6、T12)等变换后再进行微分处理,可提高其与土壤氮素的相关性。在引入较少因子变量个数的条件下,该方法使因变量解释量达到了98%。综合考虑模型的校正、验证效果及模型复杂度(模型最佳因子变量个数),可得出光谱平方根的一阶微分变换处理(T8)为最佳的土壤光谱变换算法。该条件下的土壤氮素的校正模型表现为R2=0.985、RMSEC=0.000132、Fn=6,验证模型的表现为R2=0.9853、RMSEV=0.000162,结果表明基于T8的光谱数据变换可实现本试验条件下土壤氮素的光谱估算。另外,可以考虑将原始光谱的一阶微分(T9)、对数和对数倒数的一阶微分(T6、T7)以及平方根和对数的二阶微分(T11、T12)作为光谱数据变换方法。本文研究结果可为土壤氮素估算和光谱数据预处理提供技术参考。

关 键 词：光谱变换  土壤氮素 诊断  精度  偏最小二乘法

分 类 号：S151.93]