高精度的土壤分類及制圖結(jié)果有助于更好地制定土地環(huán)境保護和土地資源利用策略。為探究星載高光譜影像實現(xiàn)區(qū)域尺度高精度土壤分類及制圖的可能性,該研究獲取東北黑土區(qū)拜泉縣、明水縣共計4幅高分5號（GF-5）星載高光譜遙感影像。首先,將原始反射率數(shù)據(jù)（Original Reflectance,OR）進行包絡線去除處理獲得去包絡線數(shù)據(jù)（Continuum Removal,CR）;其次,對OR和CR進行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）處理,分別得到反射率主成分信息（OR-PCA）和去包絡線主成分信息（CR-PCA）,并在OR-PCA和CR-PCA的基礎上結(jié)合地形因子（Terrain,TA）。最后,OR、CR、OR-PCA、CR-PCA、OR-PCA-TA、CR-PCA-TA分別作為輸入量結(jié)合隨機森林分類模型,進行土壤分類并實現(xiàn)數(shù)字土壤制圖。結(jié)果表明:1)包絡線去除法可有效地提高星載高光譜土壤分類精度,與OR相比,CR的總精度提高了5.48%,Kappa系數(shù)提高了0.12。2)PCA可有效地降低高光譜數(shù)據(jù)的冗余性,提高模型的運算效率以及分類精度;與CR作為... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學報. 2020,36(16)北大核心EICSCD

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]不同降噪方式下基于高分五號影像的土壤有機質(zhì)反演[J]. 劉煥軍,鮑依臨,孟祥添,崔楊,張艾明,劉云超,王丹丹.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2020(12)
[2]反射光譜特征的土壤分類模型[J]. 劉煥軍,孟祥添,王翔,鮑依臨,于滋洋,張新樂.  光譜學與光譜分析. 2019(08)
[3]基于SOM和NDVI的黑土區(qū)精準管理分區(qū)對比[J]. 劉煥軍,鮑依臨,徐夢園,張新樂,孟祥添,潘越,楊昊軒,謝雅慧.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2019(13)
[4]基于裸土期多時相遙感影像特征及最大似然法的土壤分類[J]. 劉煥軍,楊昊軒,徐夢園,張新樂,張小康,于滋洋,邵帥,李厚萱.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2018(14)
[5]中國主要土壤高光譜反射特性分類與有機質(zhì)光譜預測模型[J]. 史舟,王乾龍,彭杰,紀文君,劉煥軍,李曦,Raphael A VISCARRA ROSSEL.  中國科學:地球科學. 2014(05)
[6]基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的柑橘黃龍病診斷技術[J]. 鄧小玲,孔晨,吳偉斌,梅慧蘭,李震,鄧曉玲,洪添勝.  光子學報. 2014(04)
[7]青海湖流域土壤遙感分類[J]. 劉娟,蔡演軍,王瑾.  國土資源遙感. 2014(01)
[8]利用地形和遙感數(shù)據(jù)預測土壤養(yǎng)分空間分布[J]. 張素梅,王宗明,張柏,宋開山,劉殿偉,李方,任春穎,黃健,張惠琳.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2010(05)
[9]基于反射率模擬模型的黑土有機質(zhì)含量估測[J]. 劉煥軍,張柏,劉殿偉,宋開山,王宗明,楊飛.  光譜學與光譜分析. 2008(12)
[10]基于遙感技術的干旱區(qū)土壤分類研究[J]. 亢慶,張增祥,趙曉麗.  遙感學報. 2008(01)



本文編號：3466452