【摘 要】
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为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理化分析和室内光谱测定,依据光谱的平均反射率建立支持向量机分类模型(SVMAD),并对不同土质高光谱原始反射率分别经0～2阶(间隔0. 2)的分数阶微分处理,构建归一化光谱指数(NDI),分析NDI和SOM之间的
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,陕西杨凌712100;本古里安大学Blaustein沙漠研究所,思德博克84990;
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为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理化分析和室内光谱测定,依据光谱的平均反射率建立支持向量机分类模型(SVMAD),并对不同土质高光谱原始反射率分别经0～2阶(间隔0. 2)的分数阶微分处理,构建归一化光谱指数(NDI),分析NDI和SOM之间的二维相关性,并筛选敏感的NDI指数,以此建立不同FOD的随机森林(RF)模型,并以不同土质中的最佳模型进
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