【摘 要】
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可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。以浙江省水稻土为研究对象,利用以非
【机 构】
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浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,云南农业大学资源与环境学院,浙江大学唐仲英传感材料及应用研究中心
【基金项目】
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国家(863计划)项目(2011AA100705);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0694);浙江大学唐氏基金项目资助
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可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。以浙江省水稻土为研究对象,利用以非线性模型为核心的数据挖掘技术,包括随机森林、支持向量机、人工神经网络等方法分别建立了不同建模集和验证集的原始光谱与有机质含量的估测模型。结果表明：研究比较的1∶1,3∶1和全部样本建模并全部验证的三种样本模式划分对建模的结果有一定的影响。相较于目前常用的偏最小二乘回归（PLSR）建模方法而言,非线性模型RF和SVM也取得了较好的建模精度,三种模式
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