【摘 要】
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田间土壤属性复杂且随时间变化,快速精准地获得多种土壤理化指标数据对指导精细农业操作具有重要意义。为避免土壤水分带来的干扰,基于光谱技术的土壤成分含量预测需在土壤样本干燥的情况下进行光谱测量,然而土壤水分同样是指导农业生产的重要指标。为同时预测黑土区土壤有机质(SOM)、水分(SMC)、总铁(Fe)和pH值,提出测量湿土土壤样本的可见-近红外光谱,并采用标准正态变量变换(SNV)-连续小波变换(CW
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林 长春 130026
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田间土壤属性复杂且随时间变化,快速精准地获得多种土壤理化指标数据对指导精细农业操作具有重要意义。为避免土壤水分带来的干扰,基于光谱技术的土壤成分含量预测需在土壤样本干燥的情况下进行光谱测量,然而土壤水分同样是指导农业生产的重要指标。为同时预测黑土区土壤有机质(SOM)、水分(SMC)、总铁(Fe)和pH值,提出测量湿土土壤样本的可见-近红外光谱,并采用标准正态变量变换(SNV)-连续小波变换(CWT)法分解光谱反射率,逐样本进行SNV后,以Mexh为小波基函数进行10个尺度(2~1, 2~2,…,
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高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量(COD)引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型(SVR)具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火—粒子群算法(SA-PSO)引入到支持向量回归机的参数优化过
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