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基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析/Comparative Analysis of Soil Organic Matter Content Based on Different Hyperspectral Inversion Models[J]
栾福明; 张小雷; 熊黑钢; 张芳; 王芳; LUAN Fu-ming; ZHANG Xiao-lei; XIONG Hei-gang; ZHANG Fang; WANG Fang; 中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆乌鲁木齐830011; 中国科学院大学,北京100049; 北京联合大学应用文理学院,北京100083; 新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046; 新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐,830046
2013
Source Publication光谱学与光谱分析
Volume33Issue:1Pages:196-200
Abstract以新疆奇台县为研究区域,选取该县40个土壤样本,采用多元线性逐步回归法和人工神经网络法两种方法分别建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了检验.结果发现:不同模型的精度值各异,其拟合效果从高到低依次为人工神经网络(ANNs)集成模型>单个人工神经网络(ANNs)模型>多元逐步回归(MLSR)模型.人工神经网络的线性和非线性逼近能力较强,而其集成模型作为提高反演模型精度的重要手段,相关系数高达0.938,均方根误差和总均方根误差最小,分别仅为2.13和1.404,对土壤有机质含量的预测能力与实测光谱非常接近,分析结果达到了较实用的预测精度,为最优拟合模型.
Keyword奇台 土壤有机质 高光谱反演分析 多元逐步回归 人工神经网络
Funding Organization中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目 ; 中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目
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Language中文
Funding Organization中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目 ; 中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 中国科学院外国专家特聘研究员计划项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目 ; 2012年度中国科学院国际合作局俄乌白专项补助经费项目和国家自然科学基金项目
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.xjlas.org/handle/365004/13938
Collection研究系统_荒漠环境研究室
Corresponding Author中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆乌鲁木齐830011; 中国科学院大学,北京100049; 北京联合大学应用文理学院,北京100083; 新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046; 新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐,830046
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GB/T 7714
栾福明,张小雷,熊黑钢,等. 基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析/Comparative Analysis of Soil Organic Matter Content Based on Different Hyperspectral Inversion Models[J][J]. 光谱学与光谱分析,2013,33(1):196-200.
APA 栾福明.,张小雷.,熊黑钢.,张芳.,王芳.,...&新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐,830046.(2013).基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析/Comparative Analysis of Soil Organic Matter Content Based on Different Hyperspectral Inversion Models[J].光谱学与光谱分析,33(1),196-200.
MLA 栾福明,et al."基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析/Comparative Analysis of Soil Organic Matter Content Based on Different Hyperspectral Inversion Models[J]".光谱学与光谱分析 33.1(2013):196-200.
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