土壤学报
土壤學報
토양학보
ACTA PEDOLOGICA SINICA
2009年
3期
391-397
,共7页
沈润平%丁国香%魏国栓%孙波
瀋潤平%丁國香%魏國栓%孫波
침윤평%정국향%위국전%손파
高光谱%土壤有机质%逐步回归%神经网络
高光譜%土壤有機質%逐步迴歸%神經網絡
고광보%토양유궤질%축보회귀%신경망락
研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证.结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径.网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算.
研究瞭土壤有機質含量與土壤高光譜之間的關繫,在對原始光譜進行瞭預處理分析後,運用多元線性逐步迴歸法(MLSR)和人工神經網絡法(ANN)建立瞭土壤有機質含量的反縯模型,併對模型進行瞭驗證.結果錶明:人工神經網絡所建立的反縯模型普遍優于迴歸模型,網絡集成模型優于單箇BP網絡模型,網絡集成是提高反縯模型準確性與穩定性的有效途徑.網絡集成模型為最優模型,總均方根誤差為1.31,可以用于土壤有機質含量的快速測算.
연구료토양유궤질함량여토양고광보지간적관계,재대원시광보진행료예처리분석후,운용다원선성축보회귀법(MLSR)화인공신경망락법(ANN)건립료토양유궤질함량적반연모형,병대모형진행료험증.결과표명:인공신경망락소건립적반연모형보편우우회귀모형,망락집성모형우우단개BP망락모형,망락집성시제고반연모형준학성여은정성적유효도경.망락집성모형위최우모형,총균방근오차위1.31,가이용우토양유궤질함량적쾌속측산.
