摘要:研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。
关键词:高光谱 土壤有机质 逐步回归 神经网络
单位:南京信息工程大学遥感学院 南京210044 中国科学院南京土壤研究所 南京210008
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社