地理与地理信息科学
地理與地理信息科學
지리여지리신식과학
GEOGRAPHY AND TERRITORIAL RESEARCH
2010年
6期
24-27,封3
,共5页
樊彦国%侯春玲%朱浩%武腾腾%孙元芳
樊彥國%侯春玲%硃浩%武騰騰%孫元芳
번언국%후춘령%주호%무등등%손원방
盐渍土光谱特征%BP神经网络%盐分遥感反演%预测模型
鹽漬土光譜特徵%BP神經網絡%鹽分遙感反縯%預測模型
염지토광보특정%BP신경망락%염분요감반연%예측모형
采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现.BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型.
採用遙感技術和BP神經網絡技術,結閤野外實測的鹽漬土光譜特徵和實驗室化驗的土壤含鹽數據,對鹽漬土鹽分的遙感反縯進行瞭模型的設計與編程實現.BP神經網絡模型的預測精度在62.5%,明顯高于傳統統計模型的預測精度,錶明BP神經網絡能較好地模擬土壤含鹽量與光譜數據之間的關繫,可用于建立土壤鹽分遙感反縯模型.
채용요감기술화BP신경망락기술,결합야외실측적염지토광보특정화실험실화험적토양함염수거,대염지토염분적요감반연진행료모형적설계여편정실현.BP신경망락모형적예측정도재62.5%,명현고우전통통계모형적예측정도,표명BP신경망락능교호지모의토양함염량여광보수거지간적관계,가용우건립토양염분요감반연모형.
