杨扬
- 作品数：7 被引量：43H指数：3
- 供职机构：青海师范大学生命与地理科学学院更多>>
- 发文基金：青海省自然科学基金国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 三江源区土壤常规元素含量高光谱估算研究——以玉树县和玛多县为例被引量：2
- 2015年
- 主要研究目的是探讨高光技术估算土壤常规元素含量的能力以及适合于这些元素的最佳光谱预处理方法。以三江源区玛多县和玉树县做为研究样区,以野外采集的149个表土层(0~30 cm)土壤样本为数据源,经过实验室化学成分测定和光谱采集,利用多种预处理方法和偏最小二乘回归法,建立五种常规元素Al、Fe、Mg、Mn、Si含量的高光谱估算模型。研究结果表明:利用偏最小二乘回归法可以估算Al、Fe、Mg含量,其最佳预处理方案分别为WT+R(小波变换+原始光谱反射率)、NWA+R(九点加权移动平均+原始光谱反射率)和WT+F(小波变换+一阶微分),模型精度分别为Rcv2=0.79,Rv2=0.76,RPD=2.01;Rcv2=0.85,Rv2=0.76,RPD=1.85;Rcv2=0.72,Rv2=0.74,RPD=2.03;该模型在此研究样区不具备估算Mn、Si含量的能力。
- 杨灵玉高小红贾伟杨扬张威田成明
- 关键词：偏最小二乘回归
- 基于Landsat 8 OLI影像的三江源区表层土壤全氮空间格局反演被引量：5
- 2015年
- 利用Landsat 8 OLI影像反演三江源区玉树、称多及玛多县的表层土壤全氮含量空间分布格局,选取光谱反射率（R）、光谱反射率的倒数（1/R）、光谱反射率倒数的对数〔lg（1/R）〕3个光谱指标,与表层土壤（0-30 cm）全氮实测数据进行相关性分析,筛选相关性最高的光谱指标,以达到显著性相关水平波段的主成分分量建立回归模型。结果表明：OLI影像的B1-B4和B7的R、1/R、lg（1/R）均与实测全氮数据达到显著性相关水平,以lg（1/R）变换最为明显;利用这5个波段lg（1/R）的第一、第二主成分建立负二次多项式回归模型,其中建模样本的R2为0.621,RMSE为2.075,验证样本的R2为0.730,RMSE为1.493,RPD为1.849,反演模型精度较高,稳定性较好。利用OLI影像可较好的估算表层土壤全氮含量的空间分布格局。
- 贾伟高小红杨扬张威杨灵玉田成明
- 关键词：土壤全氮LANDSAT
- 三江源区土壤有机碳空间分布及影响因素分析：以玉树县为例被引量：3
- 2014年
- 三江源区土壤有机碳含量空间分布研究对于全球气候变化下区域碳循环研究具有重要意义。文章以三江源区玉树县为研究区，在GIS的支持下，基于土样有机碳测试结果，利用Kriging插值方法得到土壤有机碳含量空间分布，在此基础上分析了玉树县土壤有机碳含量空间分布的主要影响因子。绡果表明：西北部的隆宝滩湿地自然保护区及其周围区域土壤有机碳含量最高，达到了90g／kg以上；玉树县结古镇、仲达乡及通天河附近为26．5—45g／kg；巴塘乡西部、下拉秀乡西南部及周边区域集中在50—75g／kg。玉树县土壤有机碳含量空间分布主要受到环境因子、土壤类型及土地利用／土地覆被类型等因素的综合影响，其中环境因子是影响土壤有机碳空间分布的主导因子、土壤类型和土地利用／土地覆被类型的影响在空间上表现不明显。
- 张威高小红冯玲修光利李金山张艳娇田成明贾伟杨扬
- 关键词：土壤有机碳GISKRIGING插值
- 可见光-近红外光谱估算三江源区不同土壤全氮含量被引量：2
- 2015年
- 近年来可见光—近红外反射光谱已被广泛应用于估算土壤全氮含量,为大范围区域土壤全氮含量获取提供了一种快速、有效的方法。基于实验室测定的三江源区146个表层土壤（0---30cm）样品的反射光谱数据（350--2 500nm）与全氮含量数据;利用偏最小二乘回归（PLSR）和反向传播神经网络（BPNN）两种模型方法与光谱反射率（REF）及其4种数学预处理变换相结合,分别建立分土壤类型样本和总体样本全氮估算模型;评估利用可见光—近红外光谱技术预测三江源区土壤全氮含量的能力。结果表明：BPNN模型的R2cal、R2val及验证RPD的平均值分别为0.87、0.81与2.28;而PLSR模型则相应为0.75、0.72和1.95;表明BPNN模型预测能力整体上要优于PLSR模型。BPNN与光谱各种形式的结合均具有良好、或接近良好预测全氮的能力;而PLSR与REF、倒数对数（Log（1/R））及波段深度（BD）的结合仅少部分具有良好估算能力、大部分则为粗略估算能力,一阶微分（FDR）和二阶微分（SDR）估算精度均较低,尤其是SDR（R2〈0.5,RPD=1.10--1.27）均不具备估算能力。总体样本所建模型稳定性好于分土壤类型,分土壤类型建模差异性明显;此外,总体来看,BPNN模型比PLSR建模精度高、模型稳定性好,但PLSR模型可操作性强于BPNN模型。
- 高小红杨扬张威贾伟李金山田成明张艳娇杨灵玉何林华
- 关键词：土壤全氮
- 基于Landsat TM数据的祁连县地表温度反演
- 2014年
- 以青海省祁连县为研究对象,利用覃志豪单窗算法对2009年7月遥感影像数据进行地表温度反演,将反演结果进行等间距分类后得到地表温度等级图。研究结果表明:单窗算法可以对天山山区地表温度进行有效反演,具有一定可靠精度。不同的土地利用方式对地表温度具有不同的影响,其中建设用地温度明显偏高具有热岛效应。
- 杨扬王庆丹
- 关键词：地表温度
- 三江源区不同土壤类型有机质含量高光谱反演被引量：19
- 2015年
- 近年来高光谱遥感技术被广泛运用于土壤有机质含量反演的研究中。基于三江源区玉树县和玛多县采集的146个土壤样品的室内ASD FieldSpec 4实测光谱数据及4种变换形式,利用偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(ANN)建立土壤有机质含量高光谱预测模型。结果表明:ANN模型反演土壤有机质含量的整体精度高于PLSR模型,总均方根误差均在17.51以下;但是,不同土壤类型的最佳反演模型及指标却有所差异:高山草甸土和沼泽土的最佳反演模型和指标均为ANN模型和BD指标,模型总均方根误差分别为10.29和3.29;高山草原土的最佳反演模型是PLSR模型,最佳指标是REF指标,模型总均方根误差为5.59;山地草甸土的最佳反演模型为PLSR模型,最佳指标为BD指标,模型总均方根误差为4.68。研究发现,利用ANN模型和PLSR模型都能较好地预测三江源区4种土壤类型的有机质含量,而波段深度则是该区域的最佳反演指标。
- 杨扬高小红贾伟张威李金山张艳娇田成明
- 关键词：土壤有机质土壤类型
- 基于光谱分析的土壤重金属含量估算研究--以三江源区玉树县和玛多县为例被引量：12
- 2014年
- 以三江源区玉树县和玛多县为研究区,利用实验室测定的As、Cu、Pb、Zn、Cr、Cd、Hg元素含量和室内采集的土壤原始光谱及其4种转换形式,建立了光谱指标与重金属含量的多元回归模型,利用决定系数(R2)、相对分析误差(RPD)及均方根误差(RMSE)评价模型的精度。研究结果表明,土壤As、Cu、Pb、Zn、Cr、Cd含量与SOM、Fe、Mn、Al、Mg等元素具有显著相关关系,Hg元素则未达到显著性水平。As、Cu、Pb、Zn、Cr和Cd元素估算模型回归方程R2达到了0.5以上,均通过了显著性检验,其中Pb、Zn和Cr元素验证样本RPD均达到了1.4以上,模型具备粗略估算能力;As、Cu和Cd元素验证样本RPD均低于1.4,模型不具备粗略估算能力。Hg元素估算模型回归方程的R2为0.28,未能通过显著性检验,无法用于对Hg含量的估算。
- 张威高小红杨扬李金山张艳娇田成明贾伟冯玲马永录袁蕙霞修光利
- 关键词：土壤重金属
