【摘 要】
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为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,本古里安大学Blaustein沙漠研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0403302、2016YFD0200700),杨凌示范区科技计划项目(2018GY-03)
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为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理化分析和室内光谱测定,依据光谱的平均反射率建立支持向量机分类模型(SVMAD),并对不同土质高光谱原始反射率分别经0^2阶(间隔0.2)的分数阶微分处理,构建归一化光谱指数(NDI),分析NDI和SOM之间的二维相关性,并筛选敏感的NDI指数,以此建立不同FOD的随机森林(RF)模型,并以不同土质中的最佳模型进行组合,
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