【摘 要】
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铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义.以庐山森林的土壤样本为研究对象,研究偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络组合模型预测土壤有效铁含量的适用性,并且探讨不同权重值下的最优组合模型.结果表明,RBF神经网络组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且算数平均值组合
【机 构】
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江西农业大学林学院,江西南昌330045;江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室,江西南昌330025
【出 处】
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中国土壤学会第十三次全国会员代表大会暨第十一届海峡两岸土壤肥料学术交流研讨会
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铁是植物生长的重要微量营养元素之一,土壤有效铁含量对林地环境起着重要的影响,利用土壤光谱预测技术获取土壤有效铁含量信息具有重要意义.以庐山森林的土壤样本为研究对象,研究偏最小二乘回归(PLSR)和径向基函数(RBF)神经网络组合模型预测土壤有效铁含量的适用性,并且探讨不同权重值下的最优组合模型.结果表明,RBF神经网络组合模型的预测效果优于偏最小二乘回归和RBF神经网络单个模型,并且算数平均值组合为最优组合模型,模型验证的决定系数(R2)为0.56,均方根误差(RMSEp)为24.07mg/kg,测定值标准差与标准预测误差的比值(RPD)为1.50.RBF神经网络组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,能有效减少单个预测模型中随机因素的影响,增强预测稳定性,提高模型的预测能力.因此,RBF神经网络组合模型可对有效铁等其他土壤属性预测发挥更好的作用.
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