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星载GF-5 AHSI高光谱影像不同光谱波段土壤有机质含量预测精度比较

来源 :中国农业信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zzfsunny

【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

【作 者】

：

颜祥照 姚艳敏 张霄羽 刘峻明 

【机 构】

：

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,中国农业大学土地科学与技术学院

【出 处】

：

中国农业信息

【发表日期】

：

2020年06期

【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 GF-5 hyperspectral imagery the Advan 

【基金项目】

：

高分辨率对地观测系统国家科技重大专项“高分农业遥感监测与评价示范系统(二期)”(09-Y30F01-9001-20/22),中国农业科学院科技创新工程(CAAS-2020-IARRP-G202020-2)

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【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

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