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基于光谱指数和机器学习的土壤有机质含量反演
基于光谱指数和机器学习的土壤有机质含量反演
作者:
仝雁军
古力孜热·买买提
朱传梅
王宏卫
谢霞
马利刚
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感
光谱分析
土壤有机质
光谱指数
机器学习
摘要:
土壤有机质(SOM)是衡量矿区生态环境质量的重要指标之一.为了提高SOM含量的估算精度,在已有二波段指数的基础上加入第3个波段,构建新的三波段指数,利用极限学习机(ELM)和随机森林(RF)分别建立SOM含量的预测模型.在新疆准东煤田采集168个土壤样点,在室内迸行SOM含量、光谱的测定.对光谱数据迸行平滑和预处理后,构建多个两波段、三波段光谱指数,随后分析不同维度光谱数据与SOM含量的敏感程度和敏感区域.ELM和RF被用于对每个维度最优光谱参数建立预测模型.研究结果显示,无论采用哪种方式建模,每个维度的光谱数据与SOM含量的敏感程度和建模精度均随信息维度的增加而增加,即三波段指数(TBI)>二波段指数>一维光谱数据.在三波段指数中,ELM的预测效果要优于RF,其中(TBI-4)-ELM的预测效果最好,决定系数(r2)=0.87,均方根误差(RMSEP)=4.07,相对分析误差(RPD)=2.63.三波段指数与ELM的结合,可以很好地减弱土壤信息噪声,提高SOM含量的预测精度.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于光谱指数和机器学习的土壤有机质含量反演
来源期刊
江苏农业科学
学科
农学
关键词
遥感
光谱分析
土壤有机质
光谱指数
机器学习
年,卷(期)
2020,(22)
所属期刊栏目
农业工程与信息技术
研究方向
页码范围
233-241
页数
9页
分类号
S153.6+21
字数
语种
中文
DOI
10.15889/j.issn.1002-1302.2020.22.044
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
谢霞
37
166
9.0
12.0
2
王宏卫
36
154
8.0
11.0
3
马利刚
6
1
1.0
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4
古力孜热·买买提
2
0
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5
仝雁军
2
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研究主题发展历程
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光谱分析
土壤有机质
光谱指数
机器学习
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
江苏农业科学
主办单位:
江苏省农业科学院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-1302
CN:
32-1214/S
开本:
大16开
出版地:
南京市孝陵卫钟灵街50号
邮发代号:
28-10
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
24128
总下载数(次)
53
总被引数(次)
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