10.3969/j.issn.1000-5900.2012.02.022
基于BP神经网络的土地开发整理区土壤有机质含量遥感定量反演
利用BP神经网络和主成分分析法,结合SPOT-5遥感数据对土地开发整理区土壤有机质含量进行定量反演.试验采集了29个土壤样品并进行野外光谱测量,29个土样分为20个预测集和9个验证集,通过主成分分析对光谱信息进行变量转换,建立土壤有机质的BP神经网络预测模型,预测精度高达0.95.与土地开发整理前相比,土地开发整理后土壤有机质含量明显增加,土壤肥力提高而且分布均匀,土地平整效果显著,该方法对土地开发整理土壤质量验收工作具有重要的理论意义和实用价值.
BP神经网络、土壤有机质、遥感定量反演、精度
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目41171397;湖南省教育厅项目10C0390;长沙理工大学公路工程省部共建教育部重点实验室开放基金资助项目kfi110102
2012-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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