【摘 要】
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不同土壤类型的理化性质和光谱性质存在差异,以往研究多以高光谱反射率或光谱吸收特征建立模型,输入变量类型结构单一,往往导致土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)预测模型
【机 构】
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东北农业大学公共管理与法学院,黑龙江省地质资料档案馆,黑龙江省第五地质勘察院,中国科学院东北地理与农业生态研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(41671438),东北农业大学“学术骨干”项目(54935112)资助
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不同土壤类型的理化性质和光谱性质存在差异,以往研究多以高光谱反射率或光谱吸收特征建立模型,输入变量类型结构单一,往往导致土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)预测模型的精度不高。为提高SOM高光谱预测模型精度,该研究以黑龙江省海伦市为研究区,将不同类型土壤分别以竞争自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)筛选的特征波段、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据和光谱指数作为输入变量
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