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摘要:
利用BP神经网络和主成分分析法,结合SPOT-5遥感数据对土地开发整理区土壤有机质含量进行定量反演.试验采集了29个土壤样品并进行野外光谱测量,29个土样分为20个预测集和9个验证集,通过主成分分析对光谱信息进行变量转换,建立土壤有机质的BP神经网络预测模型,预测精度高达0.95.与土地开发整理前相比,土地开发整理后土壤有机质含量明显增加,土壤肥力提高而且分布均匀,土地平整效果显著,该方法对土地开发整理土壤质量验收工作具有重要的理论意义和实用价值.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的土地开发整理区土壤有机质含量遥感定量反演
来源期刊 湘潭大学自然科学学报 学科 工学
关键词 BP神经网络 土壤有机质 遥感定量反演 精度
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 机械工程与电子工程
研究方向 页码范围 103-106
页数 分类号 TP391.41
字数 2993字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5900.2012.02.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭云开 长沙理工大学交通运输工程学院 87 536 12.0 17.0
2 陈松岭 中南大学地球科学与信息物理学院 36 344 11.0 16.0
3 丁美青 中南大学地球科学与信息物理学院 18 57 5.0 7.0
5 肖红光 长沙理工大学计算机与通信工程学院 34 302 9.0 16.0
6 吴昊 长沙理工大学交通运输工程学院 5 29 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (61)
共引文献  (173)
参考文献  (8)
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引证文献  (8)
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
土壤有机质
遥感定量反演
精度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湘潭大学自然科学学报
双月刊
1000-5900
43-1066/TN
湖南省湘潭市湘潭大学期刊社
chi
出版文献量(篇)
2407
总下载数(次)
2
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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