典型文献
基于不同建模方法的土壤pH值无人机遥感影像反演
文献摘要：
土壤pH值是土壤形成过程和熟化陪肥过程的一个指标.为了实现对农田土壤酸碱度状况的量化判别,提高模型预测精度,以江苏省南京市江宁区淳化街道农田土壤pH值为研究对象,采用棋盘式布点法选取60个点位进行土壤pH值测定,采用无人机搭载多光谱传感器获取土壤光谱信息,分别建立多元逐步线性回归(MLSR)、BP神经网络(BPNN)、LASSO回归模型,并采用R2、RMSE、VIF指标评价3种模型精度.结果表明,LASSO回归方法较其他回归方法在多光谱与土壤pH值反演中表现较好,R2=0.618,RMSE=0.430,可以平衡MLSR的共线性问题以及BPNN样本容量较少、验证集精度较差等问题.采用LASSO回归模型进行反演及分类制图,发现研究区内92.6％的土壤呈中性,以期为无人机多光谱反演土壤pH值提供理论参考.
文献关键词：
土壤pH值;无人机;多光谱遥感;LASSO回归模型
中图分类号：
作者姓名：
王羿;丁鸣鸣;何菁;邵光成
作者机构：
河海大学农业科学与工程学院,江苏南京210098;南京市水务局,江苏南京210036;南京市水利建筑工程检测中心有限公司,江苏南京210036
文献出处：
引用格式：
[1]王羿;丁鸣鸣;何菁;邵光成-.基于不同建模方法的土壤pH值无人机遥感影像反演)[J].江苏农业科学,2022(14):224-231
A类：
MLSR
B类：
无人机遥感影像,熟化,农田土壤,土壤酸碱度,江苏省南京市,江宁区,淳化,棋盘式,布点,搭载,多光谱传感器,取土,土壤光谱,光谱信息,多元逐步线性回归,BPNN,LASSO,RMSE,VIF,指标评价,模型精度,共线性,样本容量,验证集,制图,无人机多光谱,谱反演,多光谱遥感
AB值：
0.346949
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