【摘 要】
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采集松嫩平原典型类型土壤样本252个.室内条件下测定了风干后土样的光谱.对原始光谱数据作预处理后,分别运用多元线性逐步回归法和偏最小二乘法建立土壤有机质含量高光谱预测
【机 构】
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中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院研究生院,东北农业大学,
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采集松嫩平原典型类型土壤样本252个.室内条件下测定了风干后土样的光谱.对原始光谱数据作预处理后,分别运用多元线性逐步回归法和偏最小二乘法建立土壤有机质含量高光谱预测模型.结果表明,采用2种方法建立的模型均可满足有机质含量速测要求,但偏最小二乘法得到的模型更具稳健性.
A total of 252 soil samples from the Songnen Plain were collected and the spectra of soil samples after air drying were determined.The pretreatment of the original spectral data was performed using multiple linear stepwise regression and partial least squares to establish hyperspectral soil organic matter The results show that the model established by the two methods can meet the requirement of organic matter content measurement, but the model obtained by partial least squares method is more robust.
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