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基于光谱指数与机器学习算法的土壤电导率估算研究

来源 :土壤学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：az137724907

【摘要】

：

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo cross validation,MCCV)确定364个有效样本。采用原始光谱(Raw refle

【作者】

：

曹肖奕丁建丽葛翔宇王敬哲

【机构】

：

新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室

【出处】

：

土壤学报

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

光谱土壤电导率光谱预处理光谱指数机器学习 Spectral Soil electrical conductivity Spectral pretreat

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41771470)资助

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土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo cross validation,MCCV)确定364个有效样本。采用原始光谱(Raw reflectance,R)及其经过微分、吸光度(Absorbance,Abs)、连续统去除(Continuum

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