【摘 要】
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为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subs
【机 构】
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西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,西北农林科技大学水利与建筑工程学院,中国水利水电科学研究院水利研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0403302);国家自然科学基金项目(41502225)
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为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR)3种方法,构建全子集筛选前后0~20 cm、20
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