典型文献
土壤有机质含量高光谱定量反演研究
文献摘要：
以太行山区北流河流域为研究对象,采用多元线性回归和随机森林回归构建土壤有机质反演模型,对表层土壤有机质含量进行反演估测,以期得出太行山区表层土壤有机质遥感定量反演的建模方式与相应技术参数.结果表明:1)Savitzky-Golay(SG)平滑和小波包分析等方法可以提高土壤光谱与土壤有机质含量的相关性.2)随机森林模型在反演土壤有机质含量研究中,模型精度与效果均优于多元线性回归模型,利用小波包分解得到的低频分量构建的随机森林模型在SOM含量反演中效果最好,R2为0.812,实现了对土壤有机质的有效估算.3)影响土壤有机质含量反演模型精度的因素较多,在未来研究中需要从光谱数据源质量、光谱数据处理方式及建模方式等方面进行深入研究,进一步完善土壤有机质含量反演技术体系,提高土壤有机质含量反演精度.
文献关键词：
高光谱遥感;土壤有机质;多元线性回归;随机森林回归;反演精度
中图分类号：
作者姓名：
郑建乐;张家祯;刘微;刘忠宽;许皞;王树涛
作者机构：
河北农业大学资源与环境科学学院,河北保定071000;河北大学化学与环境科学学院,河北保定071000;河北省农林科学院农业资源环境研究所,河北石家庄050000;河北农业大学国土资源学院,河北保定071000
文献出处：
引用格式：
[1]郑建乐;张家祯;刘微;刘忠宽;许皞;王树涛-.土壤有机质含量高光谱定量反演研究)[J].北方园艺,2022(16):83-91
A类：
B类：
土壤有机质含量,定量反演,反演研究,以太,太行山区,北流,流河,随机森林回归,反演模型,表层土壤,估测,建模方式,技术参数,Savitzky,Golay,SG,小波包分析,土壤光谱,随机森林模型,模型精度,多元线性回归模型,小波包分解,低频分量,SOM,光谱数据,数据源,演技,反演精度,高光谱遥感
AB值：
0.241853
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