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耕地地力是耕地生产能力的重要表征,地力的遥感快速准确反演是耕地资源利用管理的客观需求。该研究针对鲁中南山丘区,选择东平县和滕州市2个代表性县市,利用东平县的TM影像构建与筛选光谱指标,通过经典统计分析(一元线性回归、曲线回归、多元逐步线性回归)和机器学习(BP神经网络、极限学习机)方法构建与优选反演模型,进而在滕州市进行模型的验证和应用,同时对不同时相的反演模型进行了比较分析。结果表明:5类光谱指标与耕地地力综合指数均有显著的相关性,其中改进型光谱指数的r均>0.684,能更好地反映耕地地力状况;最