【摘 要】
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土壤质地传统获取方法费时费力,土壤反射光谱信息是土壤综合信息的反应,以光谱信息为辅助变量的土壤质地协同克里格预测制图值得研究。利用采样点的土壤光谱数据主成分分析综
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土壤质地传统获取方法费时费力,土壤反射光谱信息是土壤综合信息的反应,以光谱信息为辅助变量的土壤质地协同克里格预测制图值得研究。利用采样点的土壤光谱数据主成分分析综合得分作为协同克里格协变量,并结合GS+软件提供的最佳地统计模型预测土壤质地的空间变异。结果表明以光谱信息为辅助变量的协同克里格方法能提高制图精度,减少样本数量。在主变量减少至60个的情况下,砂粒,粘粒含量的预测值和实测值的均方根误差分别为7.85%,3.03%。
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