【摘 要】
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黑土中的有机质、磷和钾等养分元素在作物生长过程中起着至关重要的作用,研究黑土养分元素的分布特征,开展元素含量的定量计算,对黑土地的科学管理和环境保护具有重要意义。
【机 构】
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吉林建筑大学测绘与勘查工程学院,吉林大学地球科学学院,东北大学资源与土木工程学院,中国地质调查局沈阳地质调查中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41702357),吉林省教育厅科学技术项目(JJKH20180608KJ)资助
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黑土中的有机质、磷和钾等养分元素在作物生长过程中起着至关重要的作用,研究黑土养分元素的分布特征,开展元素含量的定量计算,对黑土地的科学管理和环境保护具有重要意义。基于黑龙江省讷河市80份黑土样品和高光谱实测数据,分析了光谱反射率、反射率一阶微分、反射率倒数对数、反射率倒数对数一阶微分与土壤有机质、磷元素和钾元素含量的相关性,并利用相关系数法提取敏感波段。针对机器学习模型中参数值优化选择问题,引入蝙蝠算法(BA)并与Adaboost模型相结合,利用BA对Adaboost模型中的最大迭代次数n和弱学习器权重缩
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