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摘要:快速估测土壤含水量对发展精准农业具有重要意义.为提高土壤含水量光谱估测精度,该文基于山东省泰安市周边的94个棕壤样本光谱与含水量实测数据,首先对原始光谱进行对数倒数一阶微分变换,利用最大相关性原则选择特征因子,然后利用半监督模糊识别模型建立土壤含水量光谱估测模型.实验结果表明:以波段655 nm、1 235 nm、1 497 nm、1 677 nm、2 059 nm的对数倒数的一阶微分变换数据作为特征因子,所建土壤含水量光谱估测模型的精度较高,其中18个检验样本的平均相对误差为4.406%,模型的决定系数R2=0.977;半监督模糊识别模型充分利用了训练样本的确定性及不确定性信息,可有效用于土壤含水量估测....
摘要:针对土壤含水量高光谱定量反演中影响因素的多样性及实测数据划分上的模糊性问题,该文利用可变模糊集理论进行土壤含水量预测.以山东省泰安市的94个棕壤样本为研究对象,对室外光谱数据进行平方根的一阶微分变换;在此基础上,采用单相关分析法提取反演因子,即R669、R762、R1022、R1235、R2060;根据可变模糊集理论建立土壤含水量高光谱可变模糊集估测模型,用平均相对误差以及决定系数进行模型精度评价.实验结果表明,基于平方根的一阶微分变换的可变模糊集模型估测,18个检验样本的平均相对误差为2.761%,模型的决定系数R2=0.972.研究表明,利用可变模糊集进行土壤含水量高光谱估测是有效的,可以为土壤含水量的定量估测提供一种新的建模方法....
摘要:针对提高土壤有机质高光谱估测精度的问题,该文对山东省泰安市的92个棕壤样本进行光谱去噪,剔除异常样本处理后,对光谱反射率进行11种变换,发现一阶微分变换最佳;然后计算土壤有机质含量与变换后光谱反射率的相关系数,选取5个特征波段,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机、粒子群优化神经网络4种方法建立土壤有机质含量高光谱估测模型并进行精度比较.实验结果表明,多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和粒子群优化神经网络模型的决定系数R2分别为0.520 3、0.6654、0.735 0和0.853 0,均方根误差分别为2.12、1.99、1.45和1.08.研究结果表明,粒子群优化神经网络的反演精度高、稳定性强,可有效提高土壤有机质的光谱估测能力....
[硕士论文] 苗传红
测绘科学与技术 山东农业大学 2019(学位年度)
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