【摘 要】
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过去数十年来有越来越多的研究者对于土壤碳研究(SOC)抱有非常大的兴趣,研究体现了土壤碳对于环境、植物和经济政治等的重要影响.近些年来土壤近场遥感技术在土壤碳评估领域展现出巨大的潜力.近红外\可见光光谱技术(VNIRS)由于其在获取数据的过程中相对经济、高效已被作为数字土壤制图数据的重要来源.然而,当前的研究中土壤建模过程中的不确定性一般没有严格的解释.贝叶斯最大熵(BME)是一个现代地统计学方法
【机 构】
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华中农业大学资源与环境学院;佛罗里达大学土壤与水科学系 佛罗里达大学土壤与水科学系
【出 处】
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第六届全国地理信息科学博士生学术论坛
论文部分内容阅读
过去数十年来有越来越多的研究者对于土壤碳研究(SOC)抱有非常大的兴趣,研究体现了土壤碳对于环境、植物和经济政治等的重要影响.近些年来土壤近场遥感技术在土壤碳评估领域展现出巨大的潜力.
近红外\可见光光谱技术(VNIRS)由于其在获取数据的过程中相对经济、高效已被作为数字土壤制图数据的重要来源.然而,当前的研究中土壤建模过程中的不确定性一般没有严格的解释.贝叶斯最大熵(BME)是一个现代地统计学方法,它能够一个严格框架下融入软数据.本研究采用来自偏最小二乘法回归(PLSR)模型的软数据和BME 方法估计SOC空间分布,并比较BME 和传统地统计学方法估计结果的差异.此外,为了对比不同利用软数据方式对结果的影响,采用ordinary kriging(OK)方法直接融合软数据,并比较其BME 估计结果的差异.
研究结果显示BME因为可以严格的利用软数据，初步的结果显示其空间预测精度较高。VNIRS数据用作软数据是切实可行，能够提高预测的精度。但是，值得注意的是BME预测受到很多因素的影响，例如光谱数据的预处理方式，PLSR模型的质量和协方差模型拟合参数的设置等。这些参数的优化都可能提高BME预测的精度。
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