【摘 要】
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采集新疆北疆棉田385个自然土壤样本,将筛选出的土壤样品分别过2、1、0.5、0.15 mm筛并测定其原始光谱反射率,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)、偏最小二乘回归(
【机 构】
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石河子大学农学院,新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室,伊利诺伊州长州立大学生物系
【基金项目】
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国际科技合作项目(2015DFA11660);石河子大学校级项目(RCZX201522);兵团重大科技计划项目(2018AA004)
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采集新疆北疆棉田385个自然土壤样本,将筛选出的土壤样品分别过2、1、0.5、0.15 mm筛并测定其原始光谱反射率,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元逐步线性回归(Stepwise multiple linear regression,SMLR)方法对土壤原始光谱及其12种光谱变换数据分别构建土壤全氮含量的估测模型,并对模型精度进行检验。结果表明,土壤原始光谱特征在各个
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