【摘 要】
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以高光谱数据为基础,针对传统土壤重金属反演模型拟合度低、预测效果差的缺点,提取光谱预处理后的特征波段数据进行相关性分析,选取860nm一阶微分光谱反射率建立基于Matlab的
【机 构】
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长沙理工大学交通运输工程学院; 长沙理工大学测绘遥感应用技术研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41471421,41671498)
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以高光谱数据为基础,针对传统土壤重金属反演模型拟合度低、预测效果差的缺点,提取光谱预处理后的特征波段数据进行相关性分析,选取860nm一阶微分光谱反射率建立基于Matlab的重金属Cu含量BP神经网络预测模型,模型的拟合优度为0.721,预测精度达82.3%,高于传统单元线性回归模型0.414的拟合优度与76.1%的预测精度。研究表明,BP神经网络模型具有良好的拟合优度与预测能力,能更有效预测土壤中重金属Cu的含量。
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