【摘 要】
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利用光谱技术可快速而高效地获取土壤组分及其空间分布信息,为准确估算黄土高原土壤Fe元素含量与分布特征,通过对榆林东部地区的典型黄土进行野外采集、室内理化分析、光谱测
【机 构】
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福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心; 中国科学院遥感与数字地球研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41401488、41601383);国家重点研发计划课题(2017YFC1500902、2017YFB0504203)资助
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利用光谱技术可快速而高效地获取土壤组分及其空间分布信息,为准确估算黄土高原土壤Fe元素含量与分布特征,通过对榆林东部地区的典型黄土进行野外采集、室内理化分析、光谱测定及其预处理,分析土壤铁含量与反射光谱的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法建模,确定最佳估算模型。光谱反射率及其不同变换后筛选出的敏感波段,主要分布在500、870、1 700、2 200 nm附近;原始反射率(Ref)建模结果相对较稳定且预测效果最佳,预测集相关系数R~2达0.73,均方根误差RMSEP最小;经导数变换(FDR和SDR)及连续统去除CR变换的模型次之,预测集R~2分别达到0.61和0.64;采用波段内插法将土壤Fe含量最优估算模型Ref应用Sentinel-2多光谱遥感影像上,得到土壤Fe含量遥感反演图,结果表明研究区土壤Fe含量的分布特征与地层密切相关;该研究结果可为土壤Fe元素含量遥感分析提供支撑,实现黄土高原土壤铁的光谱快速制图。
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