【摘 要】
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在高光谱数据预处理、土壤有机质高光谱敏感波段提取基础上，建立多元线性回归、最邻近法、装袋算法、多元感知器、随机森林 5种遥感估测模型。用10折交叉验证方法，借助相关系数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31170679)资助;江苏高等学校大学生创新创业训练计划项目(201510298051Z)资助;江苏高校品牌专业建设工程项目(TAPP,PPZY2015A062)资助
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在高光谱数据预处理、土壤有机质高光谱敏感波段提取基础上，建立多元线性回归、最邻近法、装袋算法、多元感知器、随机森林 5种遥感估测模型。用10折交叉验证方法，借助相关系数、绝对误差、均方根误差、相对误差、相对均方根误差5个指标，对遥感估测模型结果进行精度评价，选择精度最高的模型进行湿地土壤有机质遥感估测和空间分析。结果表明：土壤有机质高光谱敏感波段主要集中在925、1144、1477、1780nm 4个波段；在预测土壤有机质的5种模型中，多元线性回归模型预测精度最高，随机森林次之；土壤有机质空间分布呈现由洲
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