土壤含盐量BP神经网络反演模型

• 作者: 刘丹丹 王强
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 土壤含盐量 Hyperion数据 反演 BP神经网络模型
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 页码范围: 88-90
• 页数: 3页
• 分类号: TP7|S15
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2009.12.028

摘要

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,通过对图像预处理、特征提取、土壤含盐量、波段与土壤含盐量的相关性分析,建立BP神经网络模型(Back Propagation Network)、经验统计模型等进行研究,并开展了对土壤含盐量的定量提取研究,探讨Hyperion数据反演土壤含盐量的方法.结果表明:与传统的经验统计模型相比,BP神经网络模型具有不可比拟的优越性;同时,Hyperion数据为建立土壤含盐量模型提供了高维的输入样本,大大提高了反演的精度;土壤含盐量的反演模型的研究还有待于进一步深入.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王强		123	331	9.0	12.0
2	刘丹丹		53	254	10.0	13.0