【摘 要】
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为确定银川平原土壤有机质（SOM）含量的最佳估算模型，实现SOM的快速、准确监测，本研究以银川平原5 km×5 km网格法采集的171个表层土壤样品为对象，测定SOM含量及其野外350～2500 nm高光谱反射率。对光谱经重采样和预处理后得到标准正态变量（SNV）、峰值归一化（MAN）、一阶微分（FDR）、对数的倒数（LR）和倒数的对数（RL）5种光谱指标。基于相关系数法确定SOM的敏感光谱波段，
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为确定银川平原土壤有机质（SOM）含量的最佳估算模型，实现SOM的快速、准确监测，本研究以银川平原5 km×5 km网格法采集的171个表层土壤样品为对象，测定SOM含量及其野外350～2500 nm高光谱反射率。对光谱经重采样和预处理后得到标准正态变量（SNV）、峰值归一化（MAN）、一阶微分（FDR）、对数的倒数（LR）和倒数的对数（RL）5种光谱指标。基于相关系数法确定SOM的敏感光谱波段，进而采用逐步回归（SR）、灰色关联度（GCD）和主成分分析（PCA）对敏感波段进行最优建模变量提取，最后
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随着深度学习的快速发展，其自动学习特征和精确的预测能力使其在地基云分类上获得成功，更复杂更优良的深度学习网络在地基云分类领域得到研究和应用。近两年来一些大规模地基云分类数据集被公布，但还没有文献对这些大数据集进行完整地介绍和使用。本文对深度学习地基云分类领域最新的研究进展进行了详细的概括，并介绍了最新被发布的国际标准大规模数据集，最后对几种经典的卷积神经网络深度学习模型在地基云分类上的性能进行了评
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