選取新疆阿拉爾市典型極端干旱區(qū)為研究對象,利用土壤高光譜特征對土壤電導(dǎo)率進(jìn)行反演。為了準(zhǔn)確快速檢測土壤電導(dǎo)率,通過獲取南疆阿拉爾市紅棗種植區(qū)土壤電導(dǎo)率和高光譜信息,在去包絡(luò)線處理基礎(chǔ)上,分別采用相關(guān)性分析法和連續(xù)投影算法(SPA)篩選特征波長,并建立特征波長與土壤電導(dǎo)率的偏最小二乘回歸模型,使用均方根誤差(RMSE)、決定系數(shù)(R²)以及相對分析誤差(RPD)對不同處理方法的模型效果進(jìn)行評價。結(jié)果表明,基于原始光譜直接使用相關(guān)性分析法的預(yù)測精度RMSE=0.85566,R²=0.7479,RPD=2.7569;通過去包絡(luò)線處理使用相關(guān)性分析篩選特征波長后,模型的預(yù)測精度RMSE=0.44490,R²=0.9500,RPD=6.4510;基于原始光譜使用SPA選擇特征波長后,模型的預(yù)測精度RMSE=0.31178,R²=0.9707,RPD=8.4445;通過去包絡(luò)線處理使用SPA選擇特征波長后,模型的預(yù)測精度RMSE=0.30173,R²=0.9764,RPD=9.3215。綜...

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 樣品采集與土壤電導(dǎo)率測定
    1.3 土壤光譜測定
    1.4 建模方法及評價指標(biāo)
        1.4.1 去包絡(luò)線算法
        1.4.2 相關(guān)性分析
        1.4.3 SPA方法
        1.4.4 PLSR方法
        1.4.5 反演精度檢驗
2 結(jié)果與分析
    2.1 相關(guān)性分析法與PLSR模型
    2.2 SPA特征波長選擇與PLSR模型
    2.3 PLSR模型定量反演精度比較
3 討 論
4 結(jié) 論



本文編號：3988133