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首页> 外文期刊>Canadian Biosystems Engineering >Development of field-scale soil organic matter content estimation models in Eastern Canada using airborne hyperspectral imagery.
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Development of field-scale soil organic matter content estimation models in Eastern Canada using airborne hyperspectral imagery.

机译：使用机载高光谱图像开发加拿大东部的田间规模土壤有机质含量估算模型。

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Accurate estimation of within-field soil organic matter (SOM) is currently an important priority for precision agriculture, given its importance in defining precise fertilizer and pesticide management practices. In this study, the potential of airborne hyperspectral imagery in estimating within-field SOM was assessed for a 30 ha clay-loam soil field in Ottawa, Ontario, Canada. Various multivariate statistical techniques, including Principal Component Analysis and Stepwise Regression, as well as Artificial Neural Networks, were employed to generate a predictive model for SOM. The high prediction accuracy obtained (NRMSE=9.98% for PCA-SMLR; 12.08% for PCA-ANN models) suggests that hyperspectral remote sensing can be an effective tool in describing the variability of SOM on a field scale. However, further studies are needed before this methodology can be applied for other soil types and locations..
机译：准确估算田间土壤有机质（SOM）是精确农业的重要优先事项，因为它对定义精确的肥料和农药管理方法非常重要。在这项研究中，评估了加拿大安大略省渥太华一个30公顷粘土壤土土壤场的机载高光谱影像估计场内SOM的潜力。各种多元统计技术，包括主成分分析和逐步回归，以及人工神经网络，被用来生成SOM的预测模型。获得的高预测精度（对于PCA-SMLR，NRMSE = 9.98％;对于PCA-ANN模型，为12.08％）表明，高光谱遥感可以成为描述SOM在现场规模上的可变性的有效工具。但是，在将该方法应用于其他土壤类型和位置之前，需要进行进一步的研究。

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