【摘 要】
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土壤水分含量（SMC）的快速估测对干旱半干旱地区的精准农业发展具有重要的意义。以渭干河-库车河绿洲为靶区,采用小波变换（WT）对反射光谱进行1～8层小波分解,通过相关性分析确定最大
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41771470,U1303381);自治区重点实验室专项基金项目(2016D03001);自治区科冀支疆项目(201591101);教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目
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土壤水分含量（SMC）的快速估测对干旱半干旱地区的精准农业发展具有重要的意义。以渭干河-库车河绿洲为靶区,采用小波变换（WT）对反射光谱进行1～8层小波分解,通过相关性分析确定最大分解层数,再通过竞争性自适应重加权（CRAS）、连续投影算法（SPA）和CARS-SPA耦合算法进行特征波长筛选。基于全波段构建BP神经网络模型和基于特征波长构建BP神经网络、支持向量机、随机森林和极限学习机模型,并进行对比分析。结果显示：（1）随着小波分解的进行,总体上L6在去噪的同时还尽可能的保留了光谱原始特征,为最大分解层
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