土壤有机质含量地面高光谱估测模型对比分析

• 作者: 李西灿 杨惠 王永敏 田林亚 贾斌
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 地面高光谱 土壤有机质 数据变换 估测模型 对比分析
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 110-116
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 6240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.15

摘要

采用高光谱技术获得的数据进行土壤有机质含量的反演和估测是近年来的研究热点.为确定有效的估测建模方法,利用地面实测的土壤高光谱反射率及有机质含量等数据,采用小波分析方法实现去噪,包络线去除法实现建模参数提取和数据量压缩,结合多种不同的数据变换方法,利用BP神经网络法、多元线性回归法及最小二乘回归法建立不同的估测模型.对比发现,BP神经网络模型的估测效果优于回归模型,其中结合对数的平方变换和神经网络所建立的模型为最优估测模型,模型的决定系数达到0.933,检验样本的均方根误差达到0.069.实验证明,BP神经网络+对数的平方变换模型的学习机制适用于土壤有机质含量地面高光谱估测且效果好.通过在建模因子层面上进行数据变换建立了较好的估测模型,其研究方法、模型和结论,对土壤有机质含量地面高光谱估测具有一定的参考意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田林亚	河海大学地球科学与工程学院	99	433	11.0	14.0
2	王永敏	河海大学地球科学与工程学院	5	8	2.0	2.0
3	李西灿	山东农业大学信息科学与工程学院	33	149	7.0	10.0
4	贾斌		2	7	2.0	2.0
5	杨惠	东南大学交通学院	6	29	3.0	5.0