【摘 要】
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在土壤可见光~近红外波段光谱(350~2500 nm)内包含了大量可以表征土壤盐度的相关性信息,通过土壤盐渍化检测反演模型的建立,可以定性定量分析土壤盐渍度。本文探究了信息不完
【机 构】
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上海海洋大学信息学院; 喀什大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561027);上海市自然科学基金(16ZR1415100);上海市科技创新行动计划项目:小龙虾生态化智能化设施养殖关键技术研究与应用(16391902900)
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在土壤可见光~近红外波段光谱(350~2500 nm)内包含了大量可以表征土壤盐度的相关性信息,通过土壤盐渍化检测反演模型的建立,可以定性定量分析土壤盐渍度。本文探究了信息不完备情况下,机器学习算法在土壤盐渍化检测模型反演中的适用性,分别使用了多元线性回归模型、BP神经网络模型和SVM模型来反演土壤盐渍化检测。结果表明,SVM模型预测精度达到99.41%,是三种模型中精度最高的模型,适用于分析土壤复杂光谱信息和高精度土壤盐渍化反演。
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