首页|基于地理加权回归模型的博斯腾湖湖滨绿洲土壤盐分离子含量高光谱估算

基于地理加权回归模型的博斯腾湖湖滨绿洲土壤盐分离子含量高光谱估算

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,分析HCO3-、Cl-、SO24-、Ca2+、Mg2+、Na++K+等主要土壤盐分离子含量与土壤高光谱反射率的分数阶微分光谱变换与RSI、DSI、NDSI等二维土壤指数的相关性优选特征波段,构建基于地理加权回归模型的土壤盐分离子含量估算模型.研究结果表明:Na++K+的微分变换特征波段集中在468～724nm与1 182～1 539nm,二维土壤指数的特征波段集中在1 742～2 395 nm,基于RSI的特征波段优选下地理加权回归模型对Na++K+含量的估算效果较好,建模集R2=0.94,RMSE= 0.22,验证集R2=0.74,RMSE = 0.19;SO42-含量在1.2阶优选的位于469～636 nm波段估算效果较佳,建模集R2=0.91,RMSE =0.02,验证集R2=0.75,RMSE = 0.33;Ca2+、Mg2+优选的特征波段主要集中在912～2 340 nm的近红外波段;Cl-含量在1阶的近红外波段建模效果较好,建模集R2=0.74,RMSE = 0.03,验证集R2=0.93,RMSE = 0.11;含量相对较高的Na++K+、SO42-、Cl-的地理加权回归模型精度高于含量较低的Ca2+、Mg2+.
Hyperspectral Estimation of Soil Salt Ion Contents in Lakeside Oasis of Bosten Lake Based on Geographical Weighted Regression Model

赵慧、李新国、靳万贵、牛芳鹏、麦麦提吐尔逊·艾则孜

展开 >

新疆师范大学地理科学与旅游学院,乌鲁木齐 830054

新疆干旱区湖泊环境与资源实验室,乌鲁木齐 830054

土壤盐分离子 分数阶微分 光谱矩阵系数图 地理加权回归模型 湖滨绿洲

41661047U2003301

2021

10.13758/j.cnki.tr.2021.03.026

土壤
中国科学院南京土壤研究所

土壤

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.052
ISSN：0253-9829
年,卷(期)：2021.53(3)
  • 3
  • 22