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更新時(shí)間：2025.05.11
土壤鹽漬化高光譜特征分析與建模??

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基于高光譜遙感技術(shù)快速、無(wú)損的檢測(cè)優(yōu)勢(shì),以新疆渭干河-庫(kù)車河三角洲綠洲為例,探討利用反射光譜來(lái)預(yù)測(cè)土壤含鹽量的可行性。利用野外采集的土壤樣本,在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)測(cè)得了土壤含鹽量及原始光譜反射率。利用光譜分析技術(shù)計(jì)算高光譜指數(shù),與土壤樣本含鹽量進(jìn)行相關(guān)性分析,篩選出土壤含鹽量的光譜特征波段,基于逐步多元線性回歸和偏最小二乘回歸建立土壤鹽分動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型。通過(guò)精度檢驗(yàn),結(jié)果表明：基于偏最小二乘回歸方法,以對(duì)數(shù)二階微分光譜特征波段所構(gòu)建的鹽漬化遙感監(jiān)測(cè)模型最優(yōu),模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)精度最高。利用反射光譜來(lái)預(yù)測(cè)土壤含鹽量可實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度上的土壤鹽漬化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)。

支持向量機(jī)在土壤鎂含量高光譜估算中的應(yīng)用

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研究利用土壤樣本實(shí)驗(yàn)反射光譜,分析了土壤鎂(Mg)含量與土壤反射光譜的關(guān)系,比較了主成分回歸分析(PCR)、偏最小二乘回歸分析(PLSR)和支持向量機(jī)回歸分析(SVMR)等方法,以及土壤反射光譜及其變換光譜與土壤Mg含量之間的估算模型,為土壤Mg含量高光譜估算提供依據(jù)。結(jié)果表明:PCR、PLSR、SVMR 3種建模方法在Mg含量的估算中,SVMR的估算精度相對(duì)較高,估算精度平均達(dá)到80.96%,分別比PCR和PLSR提高了6.16%、4.20%;對(duì)于不同的數(shù)學(xué)變換處理方法,一階微分變換相對(duì)較好,估算精度平均為80.76%,分別比反射率、倒數(shù)對(duì)數(shù)變換提高了4.95%、4.61%。因此,運(yùn)用土壤反射光譜一階微分變換的SVMR進(jìn)行建模,可以相對(duì)較好地估算全Mg含量,精度達(dá)84.04%。

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