基于人工神經網絡的土壤有機質含量高光譜反演
本文關鍵詞:基于人工神經網絡的土壤有機質含量高光譜反演
【摘要】:研究了土壤有機質含量與土壤高光譜之間的關系,在對原始光譜進行了預處理分析后,運用多元線性逐步回歸法(MLSR)和人工神經網絡法(ANN)建立了土壤有機質含量的反演模型,并對模型進行了驗證。結果表明:人工神經網絡所建立的反演模型普遍優(yōu)于回歸模型,網絡集成模型優(yōu)于單個BP網絡模型,網絡集成是提高反演模型準確性與穩(wěn)定性的有效途徑。網絡集成模型為最優(yōu)模型,總均方根誤差為1.31,可以用于土壤有機質含量的快速測算。
【作者單位】: 南京信息工程大學遙感學院;中國科學院南京土壤研究所;
【關鍵詞】: 高光譜 土壤有機質 逐步回歸 神經網絡
【基金】:國家重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃項目(G20000779) 國家自然科學基金重大項目(30590381) 江蘇省青藍工程資助
【分類號】:S153.6
【正文快照】: 土壤有機質(5011。rgani。matter,,SOM)不僅能夠提供作物所需的養(yǎng)分,同時對土壤結構的形成、物理性狀的改善有重要作用,土壤有機質含量的多少是衡量土壤肥力的一個重要指標。傳統的土壤養(yǎng)分化學測定方法由于耗時、費力等問題已不能滿足現代農業(yè)發(fā)展的需要,而高光譜遙感憑
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本文編號:972279
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