丁国香
- 作品数：8 被引量：161H指数：4
- 供职机构：安徽省气象局更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划江苏省“青蓝工程”基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于高光谱的土壤有机质含量估算研究被引量：71
- 2011年
- 高光谱遥感技术以其光谱分辨率高、波段连续性强、数据丰富的特点,因而在土壤养分研究中得到广泛应用。通过土壤有机质的高光谱遥感分析,可以充分了解土壤养分的状况及动态变化,为指导农业生产及保护农业生态环境提供科学依据。本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个红壤土样350～2 500nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤有机质含量之间的关系。先对土壤反射率光谱进行两种变换:一阶微分(R′)、倒数的对数log(1/R),然后在提取特征吸收波段的基础上,运用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法建立相应的估算模型,并对模型进行检验。结果表明,偏最小二乘回归法优于多元逐步线性回归法,其建立的高光谱估算模型具有快速估算土壤中有机质含量的潜力。
- 刘磊沈润平丁国香
- 关键词：土壤有机质偏最小二乘回归
- 仪征地区农田深层土壤湿度遥感反演初探被引量：19
- 2008年
- 利用MODIS合成产品数据MOD11A2和MOD13A2获取的陆地表面温度(Ts)和归一化植被指数(NDVI)构建Ts/NDVI特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI),进而反演了仪征地区不同季节的40 cm土壤相对湿度。使用野外同步实测数据进行验证,结果显示,总体平均相对误差为11.83%,2004年11月误差最小,为4.30%。遥感反演的仪征地区土壤湿度分布图表明该地区存在两个土壤湿度高值区,分别位于仪征南部的长江冲积平原和西北部的谷底平原地带,并且土壤平均相对湿度越大,其高值区与低值区之间的差异越小。
- 魏国栓沈润平丁国香
- 关键词：土壤湿度
- 基于高光谱的土壤有机质含量估算研究
- 通过土壤有机质的高光谱遥感分析,了解土壤的现状并据此进行农业生产管理是保证农业高产、优质、高效的重要前提。本文基于江西省余江县和泰和县采集的34个土样350nm～2500nm波段的光谱曲线,研究了土壤光谱与土壤中有机质含...
- 刘磊沈润平丁国香
- 关键词：土壤有机质偏最小二乘回归
- 文献传递
- 基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演被引量：68
- 2009年
- 研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。
- 沈润平丁国香魏国栓孙波
- 关键词：土壤有机质神经网络
- 基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究
- 随着现代农业的发展和人地矛盾的日益突出，对土壤信息获取提出了新的要求。高光谱遥感凭借其极高的光谱分辨率在岩石矿物、土壤、植被等领域得到越来越多的应用。就土壤而言，有机质含量是重要的土壤肥力指标，铁作为农作物中的微量元素，...
- 丁国香
- 关键词：土壤有机质径向基函数神经网络
- 文献传递
- 土壤有机质含量的高光谱反演研究
- 发展基于反射光谱技术的快速、简便、低成本的土壤有机质含量测算方法,能够为土壤肥力的测定和评价提供指导。本文分析了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的相关性,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土...
- 丁国香沈润平魏国栓孙波
- 关键词：土壤有机质神经网络反射光谱
- 文献传递
- 仪征地区农田深层土壤湿度遥感反演初探
- 本文利用MODIS合成产品数据MODllA2和MODl3A2获取的陆地表面温度(Ts)和归一划植被指数(NDVI)构建Ts/NDVI特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI),进而反演了仪征地区不同季节的4...
- 魏国栓沈润平丁国香
- 关键词：土壤湿度地表温度遥感反演
- 文献传递
- 支持向量机在土壤镁含量高光谱估算中的应用被引量：4
- 2015年
- 研究利用土壤样本实验反射光谱,分析了土壤镁(Mg)含量与土壤反射光谱的关系,比较了主成分回归分析(PCR)、偏最小二乘回归分析(PLSR)和支持向量机回归分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光谱及其变换光谱与土壤Mg含量之间的估算模型,为土壤Mg含量高光谱估算提供依据。结果表明:PCR、PLSR、SVMR 3种建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相对较高,估算精度平均达到80.96%,分别比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;对于不同的数学变换处理方法,一阶微分变换相对较好,估算精度平均为80.76%,分别比反射率、倒数对数变换提高了4.95%、4.61%。因此,运用土壤反射光谱一阶微分变换的SVMR进行建模,可以相对较好地估算全Mg含量,精度达84.04%。
- 田烨沈润平丁国香
- 关键词：支持向量机回归
