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基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演被引量：7: 2014年; 充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低;LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。; 王乾龙李硕卢艳丽彭杰史舟周炼清; 关键词：光谱学土壤全氮大样本

基于Vis//NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究: 利用可见近红夕卜h/(Vis//NIR/)光谱测定技术快速无损地对土壤进行定量分析,是一种被广泛应用的行之有效的方法。大量研究表明土壤有机碳、水分、全氮等属性与光谱之间存在着较强的线性相关性。而野外原位测量受各种环境因素...; 李硕; 关键词：土壤光谱 PLSR; 文献传递网络资源链接

用于监测柑橘叶片冻害的叶绿素含量光谱反射模型研究被引量：8: 2012年; 果树叶片的叶绿素含量(SPAD)是植株营养状况的表现,也决定其光合作用能力的强弱,并且越冬前的树体营养状态,对果树抵御极端低温和顺利越冬是一个重要的影响因素,而果树受冻时叶绿素渗出和降解也是冻害发生程度的指标。通过对不同生长期的柑橘叶片进行光谱扫描,采用逐步回归法、红边参数法和光谱指数法分析叶片光谱反射率和叶绿素含量之间的关系,构建了柑橘叶片叶绿素光谱反射模型。结果表明,柑橘叶片叶绿素含量与反射光谱之间有较强的相关性,且两种方法所得模型预测值与实测值的相对误差都小于10%,说明模型具有良好的预测结果。两种方法中,选择波段的逐步回归法比光谱指数法的精度更高,但从建模参数的物理意义和逻辑性方面考虑,推荐光谱指数法建模,该模型可为远距离遥感监测果园营养状况和冻害情况提供参考。; 张冬强唐子立杨勇李硕胡春根; 关键词：叶片叶绿素含量光谱反射率光谱指数柑橘

基于光谱反射特征的柑橘叶片含水率模型被引量：15: 2011年; 水分是作物生长发育的主要限制因子之一。为了明确柑橘叶片含水率与光谱之间的定量关系,为果树遥感监测提供基础,本研究采集了46个柑橘叶片信息,其中23片用于模型构建,23片用于模型验证,采用光谱逐步回归分析和构造光谱指数2种方法分析了叶片光谱(380～2500nm)反射率与含水率之间的关系并构建柑橘叶片含水率—光谱反射率模型。结果表明,柑橘叶片含水率与反射光谱之间有较强的相关性。2种方法所得模型预测值与实测值的相对误差都小于10%,说明模型具有较好的预测效果,而且光谱逐步回归分析所得模型精度高于后者,但从物理含义和逻辑性方面考虑,推荐光谱指数法构建的模型。; 杨勇张冬强李硕胡春根; 关键词：光谱反射率光谱指数柑橘

基于可见-近红外光谱比较主成分回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络对土壤氮的预测研究被引量：32: 2012年; 建模方法是影响可见-近红外光谱定量结果的主要因素之一。在470～1000nm波段的12个土壤剖面对48个剖面样经过风干、研磨、过筛后进行光谱采集。经一阶微分变换及Savizky-Golay平滑处理后,分别应用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)3种方法建立土壤全氮(TN)的定量模型。PCR与PLSR两线性模型的决定系数(R2)分别为0.74和0.8,其剩余预测偏差(RPD)分别为2.23和2.22,但两模型仅能用于TN的粗略估计。由PCR提供主成分数,PLSR提供潜变量(LV)数分别作为BPNN的输入所构建的两个非线性模型均明显优于线性模型PCR和PLSR。其中以4个LV作为输入的BPNN-LV模型预测性能最优,R2以及RPD分别达到0.9和3.11。实验结果表明,提取可见-近红外光谱的PLSR LV因子作为BPNN的输入,所建定量模型可用于土壤氮纵向时空分布的快速准确预测。; 李硕汪善勤张美琴; 关键词：光谱学土壤光谱主成分回归偏最小二乘回归反向传播神经网络

基于成像光谱技术预测氮素在土壤剖面中的垂直分布被引量：7: 2015年; 可见一近红外（vis—NIR）高光谱成像技术应用于土壤科学是当前数字土壤研究的新方向。本研究考察了该技术预测土壤剖面氮素垂直分布的可行性。深达1m的土壤整段剖面（1000mm×170mm×65mE）采自湖北崇阳县，成像光谱仪配备了25μm狭缝，视场角13．1°的35rftm焦距镜头和1004×1002像素的面阵CCD，拍摄得到剖面vis—NIR高光谱影像（400—1000nm共753个波段）。对获取的影像先通过几何校正解决影像形变问题，再采用监督分类方法识别提取有效土壤像素，剔除阴影裂缝等无效像素。最后利用室内土样vis—NIR反射光谱建立的土壤全氮校正模型，对3个土壤整段剖面的高光谱影像数据进行全氮（TN）预测制图。结果表明，vis—NIR成像光谱技术对土壤整段剖面TN含量预测效果达到甚至优于经标准制样处理后所建模型精度。但存在纵向局限性，其良好地还原了浅层土壤氮素的分布规律，0，600mm为较佳预测深度。; 李硕汪善勤史舟; 关键词：成像光谱剖面氮

基于局部加权回归的土壤全氮含量可见-近红外光谱反演被引量：28: 2015年; 全氮是土壤肥力的重要指标,对作物产量具有决定性作用,采用土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱预测技术及时获取土壤全氮含量信息具有重要意义。采用来自5省的450个土壤样本来验证局部加权回归方法(LWR)结合Vis-NIR光谱技术预测大面积土壤全氮含量的适用性。结果表明,LWR模型的预测效果优于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),选取主成分数为5,相似样本为40时,模型验证的决定系数(RP2)为0.83,均方根误差(RMSEP)为0.25 g kg-1,测定值标准偏差与标准预测误差的比值(RPD)达到2.41。LWR从建模集中选取与验证样本相似的土样作为局部建模样本,降低了差别大的样本对模型的干扰,从而提高了模型的预测能力。因此,LWR建模方法通过大范围、大样本土壤光谱数据进行大尺度区域的全氮等土壤属性预测时能够发挥更好的作用。; 陈颂超冯来磊李硕纪文君史舟; 关键词：土壤光谱偏最小二乘法

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李硕