【摘 要】
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滨海盐渍土水盐含量较高,水盐运移规律显著,利用探地雷达（GPR）反演土壤含盐量具有重要意义。针对目前GPR反演土壤含盐量模型多为内陆盐渍土单一影响因素模型现状,本研究采用BP
【机 构】
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山东农业大学资源与环境学院,曲阜师范大学地理与旅游学院,潍坊工程职业学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“高潜水位煤矿区复垦土壤有机碳演变特征及转化机理研究”(41771324);山东省高等学校科技计划项目(J15LF58)
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滨海盐渍土水盐含量较高,水盐运移规律显著,利用探地雷达（GPR）反演土壤含盐量具有重要意义。针对目前GPR反演土壤含盐量模型多为内陆盐渍土单一影响因素模型现状,本研究采用BP神经网络方法,探究GPR信号的土壤介电常数、土壤层次振幅比与土壤含盐量之间的非线性关系,并以Matlab为平台,采用自编程序对实验数据进行网络学习和仿真,构建了多重GPR信号反演的土壤含盐量模型。模型输出准确率达到86.53%,表明该模型可以预测滨海盐渍土含盐量。
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