结合SFLA-XGBoost模型与高光谱的土壤有机质含量预测

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土壤有机质是衡量土壤质量与退化程度的重要指标.传统土壤农化分析方法具有耗时长、成本高等缺点,而高光谱技术具有的无损、快速特性表现出巨大的优势.采用两种特征变换方法对土壤光谱进行预处理,结合混合蛙跳算法(SFLA)进行光谱敏感波段选择,最后使用XGBoost算法建立土壤有机质含量反演模型.实验结果表明,基于SFLA-XGBoost模型的土壤有机质含量高光谱反演方法具有良好的应用潜力,使用原始光谱、连续统去除变换光谱、倒数对数光谱进行波段选择后得到的测试集数据R2分别为0.71、0.81和0.77.与偏
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