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appraiser

木虫 (正式写手)

基金HEPI: 3
应助: 0 (幼儿园)
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虫号: 241315

[交流] 求2008年国家自然基金摘要，多谢！--已完成！

2008年摘要求助帖已关闭，只能单独求助。每个摘要感谢4金币。
【求助者id】appraiser
【求助摘要的编号】40801081/D010501、40801167/D010702、40801082/D010501
【求助数量】3

[ Last edited by book2005593 on 2011-1-9 at 12:03 ]

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1楼 2011-01-09 10:48:06

已阅关注TA 给TA发消息送TA红花 TA的回帖

book2005593

主管区长 (文坛精英)

appraiser(金币+12):多谢！我以为只是2010年基金在2010年版里求助呢！ 2011-01-09 11:43:22

引用回帖:

Originally posted by appraiser at 2011-01-09 10:48:06:
2008年摘要求助帖已关闭，只能单独求助。每个摘要感谢4金币。
【求助者id】appraiser
【求助摘要的编号】40801081/D010501、40801167/D010702、40801082/D010501
【求助数量】3

在2010年的求助专贴里求助就行啊，
这是指2010年发的求助帖，在关闭之前，可以求助任何年份的摘要。

项目编号 40801081
项目名称南方丘陵区红壤组分的光谱识别机理与方法研究
项目类型青年科学基金项目
申报学科1 土壤地理学(D010501)
申报学科2 土壤地理学(D0106)
研究性质应用基础研究
资助金额 20.00万元
开始日期 2009年1月1日
完成日期 2011年12月31日
项目摘要选择我国南方山地丘陵区广泛分布的地带性土壤-红壤为研究对象，测量土壤的野外光谱反射率和实验室光谱反射率，测定土壤的理化性质和矿物组成，建立土壤反射光谱数据库；对红壤有机质和氧化铁的光谱行为进行系统地研究，揭示其组成特性及其在红壤光谱反射率上的响应规律；通过实验室化学分离和物理分离试验，研究土壤有机质、氧化铁光谱行为的相互干扰作用，筛选能灵敏反映其含量变化的特征波段和光谱参数，选择端元光谱，基于混合光谱分解技术建立有机质、氧化铁的定量反演模型。在此基础上，深入分析红壤的发生发育过程-物质组成-光谱响应之间的关系，确定不同类型红壤的诊断性光谱指标，发展高效的光谱处理方法对红壤类型进行光谱定性判别。同时，基于实验室模拟试验，探讨表面湿度和粗糙度对红壤光谱定性定量识别的影响。为利用高光谱成像数据进行南方丘陵区红壤调查和制图、动态监测提供科学依据，为研制便携式野外土壤光谱诊断仪提供理论基础。
获资助单位中国科学院南京土壤研究所(项目负责人)

项目编号 40801167
项目名称基于土壤不同理化参数光谱特征差异的黑土有机质高光谱遥感反演研究
项目类型青年科学基金项目
申报学科1 遥感信息分析与应用(D010702)
申报学科2 遥感信息分析与应用(D0105)
研究性质应用基础研究
资助金额 19.00万元
开始日期 2009年1月1日
完成日期 2011年12月31日
项目摘要已有土壤有机质高光谱遥感研究一般仅分析有机质与土壤反射率之间的关系，未考虑其它土壤理化参数对单一参数光谱响应波段反射光谱特征的影响，因而模型精度较低。本项目对黑土样品进行不同处理（调配含水量、脱有机质、脱铁），测定土样处理前后的室内高光谱反射率，分析获取黑土有机质、水分、机械组成、铁等理化参数光谱响应波段与光谱特征；利用统计分析与光谱分析方法，确定其它理化参数对黑土有机质光谱响应波段光谱特征的影响，基于光谱反射率及其形状特征提取相对稳定的光谱指数，建立基于不同理化参数光谱特征差异的黑土有机质高光谱预测模型；分析大气对黑土野外光谱反射率的影响，比较室内、野外、Hyperion高光谱影像反射率光谱特征差异，基于高光谱预测模型反演黑土有机质含量。研究成果将对土壤理化参数遥感研究、松嫩平原黑土区精准农业、陆地生态系统相关研究起到推动和借鉴作用。
获资助单位东北农业大学(项目负责人)

项目编号 40801082
项目名称面向土壤基层分类的土壤剖面高光谱影像的获取与分析
项目类型青年科学基金项目
申报学科1 土壤地理学(D010501)
申报学科2 土壤地理学(D010702)
研究性质应用基础研究
资助金额 19.00万元
开始日期 2009年1月1日
完成日期 2011年12月31日
项目摘要我国土壤基层分类已取得重要成果，但在精细尺度上的快速调查和应用上存在理论和技术瓶颈。本项目拟实现和利用土壤剖面的UV-Vis-NIR高光谱成像手段，根据典型土壤剖面高光谱影像的特点，采用图像识别方法获取剖面层次结构信息，采用多元线性回归和主成分分析方法提取诊断层、特征土层的光谱特征和特征波段，采用偏最小二乘回归方法获取关键土壤属性的含量和剖面分布，建立诊断特征和黏土矿物类型的判定树模型，最终为快速识别土壤基层单元提供定量化信息，从而建立基于土壤剖面高光谱影像的土壤基层类型识别和分类的理论和技术基础。研究结果可丰富中国土壤系统分类的理论和指标体系，为土壤资源调查和利用提供新技术手段。
获资助单位华中农业大学(项目负责人)

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