基于高光谱的土壤有机碳含量预测研究

• 作者: 张静
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤 有机碳 高光谱 多元线性逐步回归 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 基础科学·综述
• 页码范围: 1-3,7
• 页数: 4页
• 分类号: S126
• 字数: 3312字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2018.02.001

摘要

[目的]对土壤有机碳含量进行预测研究.[方法]利用高光谱仪对表层土壤进行光谱测定并且进行光谱数据的预处理,通过多元线性逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤有机碳含量进行预测,并对2种模型的精度进行比较.[结果]LSR模型的精度高于SMLR模型.[结论]偏最小二乘回归法优于多元逐步回归法,对有机碳的预测具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静		40	71	4.0	7.0