2018年02期

基于高光谱的土壤有机碳含量预测研究

作  者 张静
第一作者 张静
作者单位 安徽师范大学,安徽芜湖
卷  号 46
发表年份 2018
发表刊期 2
发表页面 1-3,7
关  键  字 土壤;有机碳;高光谱;多元线性逐步回归;偏最小二乘回归,
摘  要 [目的]对土壤有机碳含量进行预测研究。[方法]利用高光谱仪对表层土壤进行光谱测定并且进行光谱数据的预处理,通过多元线性逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤有机碳含量进行预测,并对2种模型的精度进行比较。[结果]LSR模型的精度高于SMLR模型。[结论]偏最小二乘回归法优于多元逐步回归法,对有机碳的预测具有更好的效果。
附  件 基于高光谱的土壤有机碳含量预测研究
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