【摘 要】
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对陕西省横山县的84个土壤样本数据进行处理分析,以期对土壤中的全铁含量进行反演。为了能够将光谱数据特征放大,采用包络线去除法对样本进行特征提取,并剔除异常值,然后利用
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对陕西省横山县的84个土壤样本数据进行处理分析,以期对土壤中的全铁含量进行反演。为了能够将光谱数据特征放大,采用包络线去除法对样本进行特征提取,并剔除异常值,然后利用DPS数据处理系统采用BP神经网络法建立模型;经验证发现当所有特征因子都参与建模,且选取2层隐含层,第1、2隐含层节点都为9时模型精度最高,拟合残差为0.00694,决定系数R2=0.954,RMSE=895.454,拟合值与观测值的相关系数为0.977;而当只选取与全铁含量相关性较好的6个特征因子参与建模时精度并不理想。
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