【摘 要】
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土壤氮的缺乏是限制植物生长的首要因素,快速准确地估测土壤氮的含量对于判断植物生长状况以及评价土地质量等具有重要的意义。以江西省庐山地区的山地红壤为研究对象,采用全
【机 构】
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江西农业大学林学院/江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:41361049);土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)项目(编号:0812201202)
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土壤氮的缺乏是限制植物生长的首要因素,快速准确地估测土壤氮的含量对于判断植物生长状况以及评价土地质量等具有重要的意义。以江西省庐山地区的山地红壤为研究对象,采用全波段原始光谱结合偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)3种建模方法,构建不同的山地红壤全氮含量高光谱估算模型,对比模型精度值,筛选最优估测模型。结果表明,基于SVM构建的土壤全氮含量估算模型具有较高的精度,其实测全氮含量与预测全氮含量的验证决定系数(RV2)、均方根误差(RMSEV)和相对分析误差(RPD)分别
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