基于高光谱数据的土壤速氮含量反演模型比较

摘要：

以土壤类型丰富的陕西省横山县为研究区域,采集该区域的84个土样.在对原始数据进行去噪处理和特征变换后,利用神经网络原理、多元线性回归分析法、模式识别理论建立土壤速氮含量反演模型.研究结果表明,反演模型的精度由高到低依次为神经网络模型、多元回归模型、模式识别模型.其中神经网络模型的均方根误差约为8.24,决定系数最大,达到了0.9455.因此,利用神经网络进行土壤速氮含量反演具有较好效果.

关键词：土壤、速氮含量、多元线性回归、BP神经网络、模式识别

所属期刊栏目：46

分类号：P209(一般性问题)

在线出版日期：2023-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：201-204