【摘 要】
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土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone（KS）法,Rank-KS（RKS）和Sample s
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院,土壤与农业可持续发展国家重点实验室,武汉大学苏州研究院,武汉大学地球空间信息技术协同创新中心,武汉大学教育部地理信息系统重点实验室,湖泊与环境国家重点实验室中国科学院南京地
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土壤有机质含量可见-近红外光谱反演过程中校正集的构建策略对模型的预测精度有重要影响。以江汉平原洪湖地区水稻土为研究对象,采用Kennard-Stone（KS）法,Rank-KS（RKS）和Sample set Partitioning based on joint X-Y distance（SPXY）法,构建样本数占总校正集不同比例的子校正集,通过偏最小二乘回归,建立土壤有机质含量的可见—近红外光谱反演模型。结果表明：KS法无法提高模型预测精度,但可以在保证标准差与预测均方根误差比（ratio of pe
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