【摘 要】
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以北京市东部地区96个潮土土样的土壤参数及对应光谱数据为数据源,采用连续小波多尺度分析处理与分析。首先将土壤光谱进行初步处理,生成小波系数,其次将土样的有机质含量与
【机 构】
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北华航天工业学院,北京农业信息技术研究中心,河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心,农业部农业信息技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41571323);北京市自然科学基金项目(6172011);北京市农林科学院科技创新能力建设专项(KJCX20170705);河北省青年基金项目(D2017409021);河北省科技厅自筹经费项目(16210350)资助
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以北京市东部地区96个潮土土样的土壤参数及对应光谱数据为数据源,采用连续小波多尺度分析处理与分析。首先将土壤光谱进行初步处理,生成小波系数,其次将土样的有机质含量与小波分解系数开展相关性分析,提取特征波段,最后采用特征波段建立预测耕层有机质含量的模型。结果表明:经连续小波处理后,光谱对耕层有机质含量的预测能力明显优于传统光谱变换技术;经连续小波分解后,对土壤有机质含量的预测能力随光谱分辨率降低呈先降后升再降的趋势;连续小波分析算法可提升土壤光谱对有机质含量的估测能力,与土壤高光谱反射率相比,基于连续小波变
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