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基于Vis-NIR光谱的土壤质地BP神经网络预测
作者单位:
;1.河南农业大学林学院
摘 要:
为快速、准确地获取土壤质地信息,提出了应用Vis-NIR光谱结合BP神经网络的建模方法。以河南封丘县的86个土壤样本为研究对象,以原始光谱和微分光谱主成分为输入变量,建立土壤粘粒和砂粒的BP神经网络预测模型,并将其预测结果与多元线性逐步回归模型进行比较。结果表明:基于原始光谱主成分的BP人工神经网络预测结果最好,优于多元逐步回归模型,预测粘粒和砂粒的RMSE分别为1.62和6.52。BP神经网络所建模型训练时间短、准确度也较高,能实现对土壤质地的高效预测。
关 键 词:
Vis-NIR光谱
BP神经网络
主成分分析
土壤质地
Estimation of Soil Texture Based on Vis-NIR Spectroscopy and BP Neural Network
Abstract:
Keywords:
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