福州市土壤铬含量高光谱预测的GWR模型研究OA北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
Study on GWR model applied for hyperspectral prediction of soil chromium in Fuzhou City
通过系统分析不同光谱分辨率和光谱变换对±壤铬高光谱预测模型的不确定性影响,筛选出最优的光谱分辨率及光谱变量进行土壤铬含量预测的地理权重回归(GWR)模型构建,利用该模型进行福州市土壤铬含量预测,并将预测结果与普通最小二乘法回归(OLS)结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤铬高光谱预测中的适用性及局限性.结果表明:(1)在10 nm分辨率尺度下,以土壤全铬含量为因变量,反射率的二阶微分和反射率倒数的二阶微分为自变量构建的GWR模型对土壤铬预测的效…查看全部>>
Inversion models applied for hyperspectral prediction of soil chromium include univariate regression,multiple linear regression,principal component regression,and partial least squares regression models.They are mostly based on the presumed homogeneous influence of heavy metal content on spectral reflectance at different locations.This presumption,however,ignores the spatial heterogeneity of correlation between soil chromium and spectral variables.In contras…查看全部>>
江振蓝;杨玉盛;沙晋明
福建师范大学地理科学学院,地理学博士后科研流动站,福州350007闽江学院地理科学系,福州350108福建师范大学地理科学学院,地理学博士后科研流动站,福州350007
土壤重金属铬GWR模型高光谱光谱分辨率光谱变换
soil heavy metal chromiumGWR modelhyper-spectralspectral resolutionspectral transformation
《生态学报》 2017 (23)
8117-8127,11
国家自然科学青年基金项目(41601601)福建省自然科学基金项目(2016J01194)科技部国际合作重大专项(247608)欧亚土地保护研究国际大学合作项目(561841-EPP-1-2015-1-IT-EPPKA2-CBHE-JP)
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