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| 结合土壤图、Landsat8 影像、DEM 等，以松嫩平原典型土壤类型（黑土、黑钙土、草甸土、风砂土）的149 个耕层（0～20 cm）土样的高光谱数据为研究对象，通过重采样、包络线消除法对数据进行处理，在此基础上对不同波段反射率与土壤有机质（SOM）含量进行相关性分析，以敏感波段作为输入量，采用K- 均值聚类的方法对4 种土壤进行聚类分析，建立聚类分析前后不同土壤类型的SOM多元逐步回归模型。结果表明：（1）K 均值聚类法将土壤分成4 类，其结果与实际采样结果大体类似；
（2）土壤经过光谱分类后，预测模型精度较原来单一土类预测模型精度得到提高，R2 的平均值由分类前的0.762 提高到分类后的0.836，RMSE 平均值由分类前0.657 降到分类后的0.504。该研究可应用于土壤光谱的分类、土壤有机质含量的速测、遥感反演、土地质量评价等工作。 |
| 关键词: 重采样 包络线消除法 K- 均值聚类 多元逐步回归 |
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