【摘 要】
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为探讨结合小波分析的各种回归模型估测土壤含水量的精度,利用山东省泰安市94个棕壤土样的光谱反射率和实测含水量,在原始光谱和一阶微分光谱的基础上,采用小波分析法进行光谱去噪,相关性分析法提取特征波段,建立逐步多元线性回归、偏最小二乘回归和BP神经网络土壤含水量高光谱估测模型。结果表明:小波去噪最佳参数组合是小波基函数为sym2,分解层数为3,重调方式为sln,阈值方案为minimaxi;原始光谱和一
【机 构】
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江苏海洋大学海洋技术与测绘学院,山东农业大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41506106),海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目(GE-2017-003),江苏省海洋技术品牌专业建设项目(PPZY2015B116),江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX19_0973)
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为探讨结合小波分析的各种回归模型估测土壤含水量的精度,利用山东省泰安市94个棕壤土样的光谱反射率和实测含水量,在原始光谱和一阶微分光谱的基础上,采用小波分析法进行光谱去噪,相关性分析法提取特征波段,建立逐步多元线性回归、偏最小二乘回归和BP神经网络土壤含水量高光谱估测模型。结果表明:小波去噪最佳参数组合是小波基函数为sym2,分解层数为3,重调方式为sln,阈值方案为minimaxi;原始光谱和一阶微分光谱的特征波段分别为1 380,1 799,2 182nm以及660,1 228,1 235,2
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