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基于野外Vis-NIR光谱的土壤有机质预测与制图被引量：20: 2013年; 利用野外实时快速获取的土壤光谱进行土壤有机质(SOM)预测与制图是精确农业与土壤遥感制图的必然需要,利用ASD FieldSpec Pro FR野外型光谱仪实时快速获取的光谱数据,去除噪声较大的边缘波段后,进行倒数的对数转换(Log(1/R))为吸收光谱。在分析吸收光谱和光谱指数与SOM关系的基础上,采用偏最小二乘回归法进行SOM的建模预测并借助地统计学方法进行SOM空间变异制图研究。结果表明,建模效果好的指标分别为特征波段(R2=0.91,RPD=3.28),归一化光谱指数(R2=0.90,RPD=3.08),特征波段与3个光谱指数组合(R2=0.87,RPD=2.67),全波段(R2=0.95,RPD=4.36)。光谱指标的克里格制图与实测SOM制图表现出相同的空间变异趋势,不同的指标均达到了较好的预测效果。; 郭燕纪文君吴宏海史舟; 关键词：土壤有机质地统计

氧化铁对有机质光谱特性的影响分析被引量：8: 2013年; 通过分析湖南、浙江和福建三省不同氧化铁和有机质含量共253个土样的光谱数据,研究了氧化铁对有机质光谱特征及定量反演的影响。结果表明:氧化铁的光谱特征波段为600—1400 nm;氧化铁含量小于20 g/kg时对有机质的光谱信息没有影响,含量在20—30 g/kg时,对有机质可见光波段光谱信息的表现有影响,近红外波段的影响不大,含量大于30 g/kg时,氧化铁会掩盖有机质的光谱信息;氧化铁与有机质的比值小于0.726时对有机质的光谱信息没有影响,比值为1.05—2时,对有机质400—1300 nm波段光谱信息的表现有影响,1300—2400 nm波段的影响不大,比值大于2.21时,氧化铁会完全掩盖有机质的光谱信息;氧化铁对有机质的光谱定量反演有影响,随氧化铁含量的增加或氧化铁含量与有机质含量比值的增大,模型的稳定性与预测能力有所降低,但氧化铁含量小于20g/kg、氧化铁含量与有机质含量比值小于2.0时,氧化铁的影响不明显。; 彭杰李曦周清史舟纪文君王家强; 关键词：氧化铁有机质光谱特征反演

几种不同类型土壤的VIS-NIR光谱特性及有机质响应波段被引量：74: 2012年; 利用高光谱遥感技术估测土壤有机质含量是精准农业发展的必然要求.本研究测量并分析了7组不同地区不同类型共791个土壤样品在350～2500 nm的光谱反射率及一阶微分曲线,并对土壤有机质含量和光谱反射率进行相关性分析,同时对前人研究中有关有机质的光谱响应波段进行了总结.结果发现,600～800 nm波段可以作为研究区域内不同类型土壤共同的有机质光谱响应波段,这对进一步建立不同土壤类型相对统一的有机质预测模型具有一定意义.研究还发现,有机质含量高于2%并不是高光谱预测土壤有机质含量必要的前提条件.; 纪文君史舟周清周炼清; 关键词：土壤有机质

基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究被引量：50: 2012年; 可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。以浙江省水稻土为研究对象,利用以非线性模型为核心的数据挖掘技术,包括随机森林、支持向量机、人工神经网络等方法分别建立了不同建模集和验证集的原始光谱与有机质含量的估测模型。结果表明:研究比较的1∶1,3∶1和全部样本建模并全部验证的三种样本模式划分对建模的结果有一定的影响。相较于目前常用的偏最小二乘回归(PLSR)建模方法而言,非线性模型RF和SVM也取得了较好的建模精度,三种模式下其RDP值均大于1.4。特别是采用SVM建模方法所得模型具有很好的预测能力,模式二下其RDP值达到2.16。同时引入ANN方法改进建立的PLSR-ANN方法显著提高了PLSR的模型预测能力。; 纪文君李曦李成学周银史舟; 关键词：水稻土有机质建模方法

中国主要土壤高光谱反射特性分类与有机质光谱预测模型被引量：106: 2014年; 土壤可见-近红外漫反射光谱是当前对地遥感观察和土壤近地传感器研究的重要方向，同时也被认为是土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等方面最重要的数据获取技术. 从中国西藏、新疆、黑龙江、海南等地采集16种土类的1581个土壤样本，经干燥过筛后统一采用 ASD光谱仪测量了其室内可见-近红外反射光谱（350-2500 nm）. 对所有的土壤光谱数据采用Savitzky-Golay平滑加一阶微分进行转换，来减少大样本数据受到实验室光学测试环境条件差异的影响，然后对数据进行主成分变换降维处理. 引入模糊k-means方法进行大样本光谱数据的最佳分类数目计算，并将中国土壤光谱数据分成五类，各自代表了不同的土壤矿物和有机组分，主要类型与国际同行类似成果有可比性. 最后提出了采用土壤光谱分类方法结合偏最小二乘回归法（PLSR）方法建立土壤有机质的光谱分类-局部预测模型，结果比未分类直接采用PLSR方法的一阶微分-全局预测模型的精度有了显著提高，其预测模型的R2和RPD两个指数分别从0.697和1.817提高到0.899和3.158.; 史舟王乾龙彭杰纪文君刘焕军李曦Raphael A VISCARRA ROSSEL; 关键词：土壤有机质

浙江省水稻土有机碳库储量估算和比较研究: 土壤碳库是全球土壤碳循环的重要组成部分。本研究以第二次土壤普查数据为基础,通过土壤类型法估算了浙江省水稻土有机碳储量并研究了水稻土有机碳密度空间分布情况。结果表明:浙江省水稻土总面积约为18 423平方公里,有机碳库总量...; 周银郭燕史舟; 关键词：有机碳密度有机碳储量水稻土; 文献传递

基于大样本土壤光谱数据库的氮含量反演被引量：7: 2014年; 充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息,建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型,是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法,分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型,并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明,在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象,导致整体预测精度偏低;LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。; 王乾龙李硕卢艳丽彭杰史舟周炼清; 关键词：光谱学土壤全氮大样本

“互联网+教育”背景下高校教师专业发展路径被引量：34: 2017年; 随着信息技术的快速发展,"互联网+"已经渗透到社会生活的各个方面,"互联网+教育"已经成为教育发展的新模式。这种新模式既改变传统的教与学的过程以及教师的主体地位,也改变高校的教育管理与决策。面对这种改变,使得教师在课堂教学、大数据和信息技术等方面面临挑战,给教师的专业发展带来全新的要求。如此,在"互联网+教育"的背景下,教师应该通过终身学习、合作学习来更新自身的知识结构,提升信息技术和数据处理能力来促进自身的专业发展,以更好地适应"互联网+教育"时代对高校教师综合素质的要求。; 王鑫; 关键词：高校教师

基于局部加权回归的土壤全氮含量可见-近红外光谱反演被引量：28: 2015年; 全氮是土壤肥力的重要指标,对作物产量具有决定性作用,采用土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱预测技术及时获取土壤全氮含量信息具有重要意义。采用来自5省的450个土壤样本来验证局部加权回归方法(LWR)结合Vis-NIR光谱技术预测大面积土壤全氮含量的适用性。结果表明,LWR模型的预测效果优于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),选取主成分数为5,相似样本为40时,模型验证的决定系数(RP2)为0.83,均方根误差(RMSEP)为0.25 g kg-1,测定值标准偏差与标准预测误差的比值(RPD)达到2.41。LWR从建模集中选取与验证样本相似的土样作为局部建模样本,降低了差别大的样本对模型的干扰,从而提高了模型的预测能力。因此,LWR建模方法通过大范围、大样本土壤光谱数据进行大尺度区域的全氮等土壤属性预测时能够发挥更好的作用。; 陈颂超冯来磊李硕纪文君史舟; 关键词：土壤光谱偏最小二乘法

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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-10-0694)

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