典型文献
结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演
文献摘要：
重金属污染日益加剧,重金属在土壤中的聚集不仅破坏了生态平衡,也对人类的健康生活造成了影响,因此快捷、准确地获取土壤中的重金属含量成为土壤污染监制与治理的重要环节.高光谱遥感技术的发展使得快速低成本反演土壤重金属含量成为可能.针对野外光谱受环境因素(土壤粒径、含水量等)的影响,且现有研究中普遍存在样本量不足的问题,提出结合野外光谱与实验室光谱构建土壤铅(Pb)反演机理模型的方法,首先,采用直接矫正(direct standardization,DS)算法对野外光谱进行环境因素校正;其次,通过引入实验室光谱联合建模的方式,提高样本的差异性;最后,提取铁氧化物特征谱段用于建模以增加反演的机理性.利用中国河北雄安一般农作区的70个土壤样本野外光谱数据研究表明,未经DS校正的野外光谱全谱段单独建模,反演精度R2仅为0.220 0,而所提方法的反演精度R2可达0.914 6,模型具有出色的估算能力,表明在去除环境因素对野外光谱影响基础上,综合利用野外光谱与实验室光谱的铁氧化物特征谱段建模能够显著提高Pb含量的反演精度.
文献关键词：
高光谱遥感;土壤重金属;直接矫正算法;环境因素去除
中图分类号：
作者姓名：
张霞;丁松滔;岑奕;孙伟超;王晋年
作者机构：
中国科学院空天信息创新研究院,北京,100101;中国科学院大学,北京,100049;广州大学地理科学与遥感学院,广东 广州,510006;中科遥感(深圳)卫星应用创新研究院有限公司,广东 深圳,518000
文献出处：
引用格式：
[1]张霞;丁松滔;岑奕;孙伟超;王晋年-.结合野外与实验室光谱的土壤Pb含量反演)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(09):1479-1485
A类：
直接矫正算法,环境因素去除
B类：
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AB值：
0.29355
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