【摘 要】
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成像光谱技术是精准农业中土壤理化特性快速获取和实时监测的重要技术支撑。该文以松辽平原农田土壤为研究对象,通过对比标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、光谱一阶微分(FD)和二阶微分(SD)4种方法对无人机高光谱图像进行预处理,引入竞争自适应重加权采样—连续投影组合算法(CARS-SPA)进行特征波段筛选,然后利用粒子群算法(PSO)对极限学习机算法(ELM)进行改进,从而构建土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)的高光谱反演模型。结果表明:4种预处理方法中MSC去噪效果最优,可有效降低散射
【机 构】
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东北大学资源与土木工程学院,煤炭科学研究总院矿山大数据研究院/煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(52074063),国家自然科学基金联合基金项目(U1903216)。
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成像光谱技术是精准农业中土壤理化特性快速获取和实时监测的重要技术支撑。该文以松辽平原农田土壤为研究对象,通过对比标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、光谱一阶微分(FD)和二阶微分(SD)4种方法对无人机高光谱图像进行预处理,引入竞争自适应重加权采样—连续投影组合算法(CARS-SPA)进行特征波段筛选,然后利用粒子群算法(PSO)对极限学习机算法(ELM)进行改进,从而构建土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)的高光谱反演模型。结果表明:4种预处理方法中MSC去噪效果最优,可有效降低散射
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