基于PLSR-BP复合模型的绿洲土壤pH高光谱反演

• 作者: 张芳 熊黑钢 王凯龙
• 来源期刊: 干旱区研究
• 关键词: 高光谱 土壤盐碱化 多元散射校正 预测模型 奇台 新疆
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 水土资源
• 页码范围: 1005-1009
• 语种: 中文
• DOI: 10.13866/j.azr.2014.06.04

摘要

以土壤pH、野外实测光谱以及多元散射校正(MSC)预处理后的光谱数据为基础,利用数学方法(主成分回归PCA、偏最小二成回归PLSR、BP神经网络模型)分别建立了土壤pH的预测模型.结果表明:土壤实测光谱和经过MSC方法预处理的光谱数据均与pH存在良好的相关性,并呈极显著水平,后者的相关性更高.PCA和PLSR两种土壤pH估测模型均具有良好的预测能力.BP神经网络模型则因输入变量多,预测精度较低.但利用PCA和PLSR模型所获得主成分,作为BP神经网络的输入变量所建立的复合模型,可明显提高模型稳定性和预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊黑钢	北京联合大学应用文理学院	162	1303	18.0	26.0
3	王凯龙	新疆大学资源与环境科学学院	6	89	5.0	6.0
9	张芳	北京联合大学应用文理学院	1	7	1.0	1.0