發(fā)布時(shí)間：2023-09-24 18:45

　　以表層土壤為對(duì)象,探究土壤的多光譜反射率與土壤水分含量相關(guān)性,進(jìn)行基于無(wú)人機(jī)多光譜圖像的土壤水分含量預(yù)測(cè)模型方法的探究。選取中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)通州實(shí)驗(yàn)站為研究區(qū)域,實(shí)地采集試驗(yàn)田的土壤樣本100組,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率為10%～50%之間,土壤含量的真實(shí)值采用土壤烘干法進(jìn)行測(cè)定。多光譜相機(jī)靈巧便捷,可搭載在無(wú)人機(jī)上對(duì)土壤進(jìn)行監(jiān)測(cè)。將RedEdged-M型多光譜相機(jī)搭載在Phantom 3型無(wú)人機(jī)上,選擇陽(yáng)光充足的采集環(huán)境,實(shí)時(shí)采集土壤樣本的多光譜圖像,建立土壤多光譜信息與水分含量之間的模型。利用處理光譜數(shù)據(jù)的ENVI5.3軟件提取土壤樣本多光譜信息,以多光譜相機(jī)自帶的標(biāo)準(zhǔn)白板反射率為100%,計(jì)算出土壤樣本在藍(lán)、綠、紅、紅邊、近紅外五個(gè)波段的光譜反射率。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)算法、偏最小二乘算法分別建立基于無(wú)人機(jī)多光譜圖像的土壤水分含量的預(yù)測(cè)模型。以80組土壤樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,建立基于多光譜圖像的土壤水分含量預(yù)測(cè)模型。采用萊文貝格-馬夸特算法對(duì)BPNN進(jìn)行改進(jìn),提高了其訓(xùn)練速度,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為5-10-1時(shí),訓(xùn)練效果最好,本文選擇該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu); SVM采取高斯...

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