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土壤有机质高光谱反演模型研究

摘要:土壤有机质含量的多少是衡量土壤肥力的一个重要指标。针对传统的土壤养分化学测定方法存在耗时、费力等问题,力图用小波变换、一阶导数、对原始光谱的平均值处理、光谱背景及深度方法对土壤反射值光谱数据进行变换,同时利用人工神经网络构建土壤有机质高光谱反演模型来解决这一问题,结果表明:利用小波变换与原始光谱的平均值处理这两种方法和神经网络结合得到的反演模型有较高的预测精度,其预测值与实测值相关系数达到0.63,且其均方根误差小于0.17,具有实际应用的潜力。

关键词:
  • 神经网络  
  • 土壤有机质  
  • 高光谱  
  • 反演模型  
  • 小波分析  
作者:
王祥浩
单位:
安徽理工大学测绘学院; 安徽淮南232001
刊名:
黑龙江工程学院学报

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黑龙江工程学院学报由黑龙江工程学院主办,黑龙江省教育厅主管的学术刊物,国内刊号为:23-1498/N。创办于1987年,双月刊,在全国同类期刊中发行数量名列前茅。其主要栏目有:材料工程、测绘与GIS工程、机械与控制工程、汽车工程、计算机应用、建筑工程管理科学与工程等。

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