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《面向未来的土壤科学(上册)——中国土壤学会第十二次全国会员代表大会暨第九届海峡两岸土壤肥料学术交流研讨会论文集》2012年
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基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究

李曦  史舟  
【摘要】:可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。本文以新疆自治区水稻土为研究对象,利用以非线性模型为核心的数据挖掘技术,包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等方法分别建立了不同建模集和验证集的原始光谱与有机质含量的估测模型。结果表明:研究比较的1:1、3:1和全部样本建模并全部验证的三种样本模式划分对建模的结果有一定的影响。相较于目前常用的偏最小二乘回归(PLSR)建模方法而言,非线性模型SVM也取得了较好的建模精度,三种模式下其RDP值均大干1.4。同时引入ANN方法改进建立的PLSR-ANN方法显著提高了PLSR的模型预测能力。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 刘磊;沈润平;丁国香;;基于高光谱的土壤有机质含量估算研究[J];光谱学与光谱分析;2011年03期
2 纪文君;史舟;周清;周炼清;;几种不同类型土壤的VIS-NIR光谱特性及有机质响应波段[J];红外与毫米波学报;2012年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 纪文君;李曦;李成学;周银;史舟;;基于全谱数据挖掘技术的土壤有机质高光谱预测建模研究[J];光谱学与光谱分析;2012年09期
2 刘玲玲;赵博;张银桥;张小超;;小麦品质近红外检测系统的设计与试验研究[J];光谱学与光谱分析;2013年01期
3 廖钦洪;顾晓鹤;李存军;陈立平;黄文江;杜世州;付元元;王纪华;;基于连续小波变换的潮土有机质含量高光谱估算[J];农业工程学报;2012年23期
4 尹君;张东;刘鑫;陶旭;;潮滩表层沉积物光谱的实验室测量方法研究[J];海洋技术;2013年01期
5 林川;宫兆宁;赵文吉;;叶冠尺度野鸭湖湿地植物群落含水量的高光谱估算模型[J];生态学报;2011年22期
6 汤娜;张新乐;刘焕军;杨振华;胡言亮;于晓静;;土壤有机质与水分反射光谱响应特征综合作用模拟[J];土壤通报;2013年01期
7 张娟娟;余华;乔红波;马新明;翟青云;;基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究[J];中国生态农业学报;2012年05期
8 邱琳;林辉;孙华;臧卓;莫登奎;;基于高光谱数据的东洞庭湖苔草LAI估算研究[J];中南林业科技大学学报;2012年07期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 耿令朋;高光谱数据在土壤有机质填图中的应用[D];中国地质大学(北京);2012年
2 李曦;基于高光谱遥感的土壤有机质预测建模研究[D];浙江大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 蒋红卫,夏结来;偏最小二乘回归及其应用[J];第四军医大学学报;2003年03期
2 郑立华;李民赞;潘娈;孙建英;唐宁;;基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测[J];光谱学与光谱分析;2008年05期
3 孙红;李民赞;赵勇;李修华;梁静娴;陈玲;;露天煤矿排土场地表的光谱特征和土壤参数分析[J];光谱学与光谱分析;2009年12期
4 徐彬彬,戴昌达;南疆土壤光谱反射特性与有机质含量的相关分析[J];科学通报;1980年06期
5 贺军亮;蒋建军;周生路;赵旭阳;李朝阳;;基于吸收特征参数的有机质含量光谱估算模型研究[J];农机化研究;2009年03期
6 沙晋明,陈鹏程,陈松林;土壤有机质光谱响应特性研究[J];水土保持研究;2003年02期
7 谢伯承,薛绪掌,王纪华,王国栋;褐潮土的光谱特性及用土壤反射率估算有机质含量的研究[J];土壤通报;2004年04期
8 彭杰;张杨珠;周清;黄顺红;吴名宇;;湖南省几种主要类型土壤反射光谱的剖面变化特性[J];土壤通报;2006年02期
9 周清,周斌,张杨珠,王人潮;成土母质对水稻土高光谱特性及其有机质含量光谱参数模型影响的初步研究[J];土壤学报;2004年06期
10 谢伯承,薛绪掌,刘伟东,王纪华,王国栋;基于包络线法对土壤光谱特征的提取及其分析[J];土壤学报;2005年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 程街亮;土壤高光谱遥感信息提取与二向反射模型研究[D];浙江大学;2008年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 米湘成,马克平,邹应斌;人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用[J];植物生态学报;2005年05期
2 郑立华;李民赞;安晓飞;孙红;;基于近红外光谱和支持向量机的土壤参数预测[J];农业工程学报;2010年S2期
3 王龙喜;;晋中地区坝滩地预测建模[J];山西水土保持科技;1991年01期
4 汪枞生,刘多森;土壤学中非线性数学模型参数估计的探讨[J];土壤;1997年06期
5 付强,王志良,梁川;基于偏最小二乘回归的水稻腾发量建模[J];农业工程学报;2002年06期
6 刘洪斌,武伟,魏朝富;基于神经网络的土壤水分预测建模研究[J];水土保持学报;2003年05期
7 彭胜民;李存斌;黄嘉鑫;王福林;;基于偏最小二乘回归的土壤含水量预测模型研究[J];农机化研究;2010年09期
8 迟道才;曲霞;刘婷婷;陈伟;王海南;;基于偏最小二乘回归的投影寻踪耦合模型在参考作物腾发量预测中的应用[J];中国农村水利水电;2011年02期
9 杨苗;杨萍果;;基于小波变换的光谱分析法预测土壤总氮含量[J];山西师范大学学报(自然科学版);2011年02期
10 李世欣;温建;邵孝侯;王晓亚;王玉英;;豫西南小流域侵蚀产沙模型研究[J];中国水土保持;2010年04期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
1 张瑶;郑立华;邓小蕾;李民赞;;基于光谱学原理的苹果树叶片全氮含量预测建模[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
2 黄光群;韩鲁佳;;SVM-NIR法快速测定畜禽粪便堆肥水分含量[A];2007年中国农业工程学会学术年会论文摘要集[C];2007年
3 刘磊;沈润平;丁国香;;基于高光谱的土壤有机质含量估算研究[A];2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会专辑[C];2009年
4 刘庆生;刘高焕;宁吉才;张敏;傅新;;翅碱蓬高光谱植被指数对土壤化学性质的响应[A];第十七届中国遥感大会摘要集[C];2010年
5 尤民生;;昆虫种群系统的数学模型和模拟方法[A];青年生态学者论丛(一)[C];1991年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 杨海清;基于光谱技术的土壤成分和植物生长信息快速获取建模和仪器研究[D];浙江大学;2012年
2 王艳树;超低温冻融对近红外光谱法测定土壤磷、钾含量的影响[D];沈阳农业大学;2012年
3 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 李曦;基于高光谱遥感的土壤有机质预测建模研究[D];浙江大学;2013年
2 徐永明;基于实验室光谱的土壤营养元素反演研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2005年
3 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
4 曲霞;朝阳地区参考作物腾发量演变特征与预测模型研究[D];沈阳农业大学;2011年
5 陈琨;基于BP神经网络的土壤适宜性评价方法研究[D];四川农业大学;2009年
6 贾芳;农田有效水分的试验研究与预报[D];太原理工大学;2008年
7 李颉;土壤养分的近红外光谱快速分析系统开发与实验研究[D];中国农业机械化科学研究院;2011年
8 刘磊;土壤电阻率估算及影响因素研究[D];南京信息工程大学;2011年
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