典型文献
陕西黄河湿地土壤碳氮含量高光谱估算反演
文献摘要：
为实现湿地土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)快速、准确的测定,以陕西黄河湿地自然保护区湿地土壤为研究对象,在室内采集并研究有机碳和全氮与高光谱350～2500 nm波段的定量反演关系,并结合随机森林(RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)、偏最小二乘(PLSR)和支持向量机(SVM)建立光谱与有机碳和全氮间的定量反演模型.结果表明:基于原始光谱建立的土壤有机碳反演模型精度更高,经一阶微分变换后的光谱反射率建立的全氮含量反演模型精度更高;采用SVM模型建立的土壤有机碳和土壤全氮模型预测效果最好,基于一阶光谱和原始光谱反射率建立预测模型的决定系数R2分别为0.72、0.64和0.84、0.81,预测均方根误差(RMSE)分别为2.91、3.61和0.01、0.01.采用高光谱技术对湿地土壤有机碳和全氮含量进行预测是可行的.
文献关键词：
湿地;有机碳;全氮;高光谱;SVM
中图分类号：
作者姓名：
徐干君;聂磊超;马浩;唐希颖;翟夏杰;赵欣胜;李伟
作者机构：
国家林业和草原局西北调查规划设计院,陕西西安 710048;中国林业科学研究院湿地研究所,北京 100091
文献出处：
引用格式：
[1]徐干君;聂磊超;马浩;唐希颖;翟夏杰;赵欣胜;李伟-.陕西黄河湿地土壤碳氮含量高光谱估算反演)[J].湿地科学与管理,2022(04):10-14
A类：
B类：
黄河湿地,湿地土壤,土壤碳氮含量,土壤有机碳,SOC,TN,湿地自然保护区,波段,RF,反向传播神经网络,BPNN,偏最小二乘,PLSR,定量反演模型,模型精度,一阶微分,微分变换,光谱反射率,全氮含量,土壤全氮,决定系数,RMSE,高光谱技术
AB值：
0.231133
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