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| 1 | 土壤有机质预测性制图方法研究进展显示文摘有机质是土壤重要组成部分,是衡量土壤肥力的重要指标。对土壤有机质空间制图,不仅可以了解土壤质量动态变化,而且对土壤区域变异性研究具有重要意义。对现今土壤有机质预测性制图的主要方法,包括地统计学、土壤-景观关系理论和遥感反演三种方法,分别进行了阐述,对其优缺点进行分析比较,以此明确各方法的使用特点和运用环境,并对土壤预测性空间制图中存在的问题进行分析,展望了土壤有机质预测性制图未来的研究趋势,以此为精准农业的实施和农业的可持续发展,提供基本的信息及建议。 | 吴才武 夏建新 段峥嵘 | 2015 | 土壤通报2015，46，1： | 17 |
| 2 | 基于HJ-1A超光谱影像的县域尺度耕地土壤速效磷含量遥感制图研究显示文摘及时、准确地获取耕地土壤养分含量信息,对于作物田间管理、产量提升和耕地环境保护具有重要意义。本研究基于HJ-1A超光谱遥感影像数据,结合野外实测样本,通过光谱反射率多种数学变换,利用相关性分析法提取土壤速效磷含量的敏感波段及特征波段组合,然后基于多元回归分析方法,建立各种敏感波段组合的土壤速效磷光谱诊断模型,筛选最优诊断模型,并基于野外样本开展精度验证,实现耕地土壤速效磷含量的空间制图。研究结果表明,土壤速效磷含量与四种微分变换形式的相关性较高,而与其他四种非微分形式的相关性较低;其中反射率对数的一阶微分的预测模型决定系数R2最大,可达到0.70,且均方根误差最小,因此确定光谱反射率对数的一阶微分预测模型为土壤速效磷含量的最优诊断模型,并可据此实现研究区耕地土壤速效磷含量的空间制图;利用未参与建模的野外样本进行精度验证,检验样本的决定系数R2为0.67,均方根误差RMSE为15.31 mg kg-1。因此,以环境小卫星超光谱影像为数据源,基于多元回归分析方法,可建立具有较高精度的土壤速效磷含量预测模型,实现县域尺度的耕地土壤速效磷含量空间制图。 | 王磊 顾晓鹤 王宝山 王延仓 陈艳玲 高林 | 2015 | 土壤通报2015，46，6： | 7 |
| 3 | 基于高光谱植被指数的黑河流域作物叶绿素含量制图(英文)显示文摘Recent advances in optical remote sensing led to improved methodologies to monitor crop properties.The red-edge-based vegetation index considered to be one of the most powerful tools for estimating the chlorophyll content(Chl)was usually constructed from in-situ hyperspectral reflectance.In this paper,we present the work done to compare the Chl predictive quality by various red-edge-based vegetation indices based on the CASI data.The results indicated that among the selected vegetation indices,TCARI/OSAVI-based model estimated Chl(R2=0.46,RMSE=0.60 and P<0.01)with the best accuracy.To search the optimal vegetation index for Chl estimation,the normalized difference spectral index(NDSI)and ratio spectral index(RSI)were developed by using the waveband combination algorithm.A high linear correlation(R2=0.79,RMSE=0.38 and P<0.01)was acquired by combining the 869.20 and 754.90 nm wavebands,then NDSI(869.20,754.90)was applied to the CASI image to generate the Chl distribution map.It suggests that more fertilizer should be provided for the southwest areas due to the lower Chl. | 廖钦洪 | 2015 | 农业工程学报2015，31，S2： | 1 |
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