基于GRNN的ALI多光谱遥感数据土壤盐分反演研究

• 作者: 翁永玲 范兴旺 陶金梅
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: ALI 广义回归神经网络 黄河三角洲 土壤盐分含量
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 字数: 2012字
• 语种: 中文

摘要

受环境变化和人类活动的双重影响,土壤盐渍化已经成为土壤退化的重要形式.及时展开土壤盐渍化研究对改善现状和预防其进一步发展具有重要意义.本文以黄河三角洲一处典型区域为研究对象,在野外光谱测量和实验室理化分析的基础上,采用广义回归神经网络(GRNN)方法建立了土壤盐分反演模型,模型的决定系数为0.855,均方根误差为0.119 9·kg-1.将GRNN模型应用到ALI反射率图像上得到土壤盐分反演分布图.结合野外调查结果发现,GRNN方法得到的土壤盐分值的空间分布结果与实际情况一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范兴旺	东南大学交通学院测绘工程系	5	34	3.0	5.0
2	翁永玲	东南大学交通学院测绘工程系	15	585	9.0	15.0
3	陶金梅	东南大学交通学院测绘工程系	2	18	2.0	2.0