基于岭回归的土壤全氮含量反演模型

摘要：

全氮含量是土壤肥力的核心指标之一,快速、准确测定耕层土壤全氮含量对农业生产具有重要意义.以南京市江宁区典型水稻田为研究对象,采用棋盘式布点法选取了60个点位,每个点位均在0～30 cm表土层进行取样,利用大疆精灵4多光谱无人机同时获取了土壤样本分别在5个波段(450,560,650,730,840 nm)的光谱反射率,通过土壤全氮含量与光谱反射率多元线性分析,揭示了光谱反射率数据特有的多重共线性问题,构建了基于岭回归的无人机遥感影像反演土壤全氮含量预测模型.计算结果表明,岭回归系数取0.12时,其回归R2达到了0.408,方差膨胀因子均在10以下,且回归系数具有统计学意义.基于岭回归的反演模型可以较好兼顾反演精度与光谱数据多重共线性问题.研究成果可为无人机遥感土壤氮素营养诊断提供理论依据.

关键词：土壤全氮含量、无人机、多光谱遥感、多重共线性、岭回归

所属期刊栏目：40

分类号：TP79;S274.6(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金51879072

在线出版日期：2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1159-1166