基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演

编号 zgly0001371436

文献类型 期刊论文

文献题名 基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演

作者 沈润平  丁国香  魏国栓  孙波 

作者单位 南京信息工程大学遥感学院  中国科学院南京土壤研究所 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2009年03期

年份 2009 

分类号 S153.6 

关键词 高光谱  土壤有机质  逐步回归  神经网络 

文摘内容 研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。