基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究

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基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究

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毕业论文范文题目：基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究，论文范文关键词：基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究
基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着现代农业的发展和人地矛盾的日益突出,对土壤信息获取提出了新的要求。高光谱遥感凭借其极高的光谱分辨率在岩石矿物、土壤、植被等领域得到越来越多的应用。就土壤而言,有机质含量是重要的土壤肥力指标,铁作为农作物中的微量元素,对作物的生长发育起着重要的作用,利用土壤的高光谱信息快速反演土壤中的有机质、全铁等的含量必将为农田土壤的科学管理及精确农业提供依据。本文利用（文章此处忽略..）江西红壤的室内光谱,运用多元逐步线性回归法、BP神经网络法和径向基函数网络法研究了土壤中的有机质、全铁含量与可见光/近红外光谱之间的关系,并建立相应的反演模型。论文从数据的获取和预处理到土壤有机质、全铁含量反演模型的建立以及结果的分析做了系统研究,主要工作及结论如下:研究结果表明,对于有机质而言,回归模型、BP集成网络模型以及径向基函数网络模型皆取得了较好效（文章此处忽略..）果,其中以BP集成网络模型的效果最好,一阶导数、一阶导数主成分的BP集成网络模型对检验样本反演的平均相对误差分别为13%、14%,反演值和实测值的相关系数分别达到0.91、0.93。相较BP神经网络法,多元逐步回归法所建的一阶导数、一阶导数主成分的回归模型对检验样本反演的平均相对误差分别为17%、21%,反演值和实测值的相关系数分别达到0.85、0.78;径向基函数网络法所建的一阶导数、一阶导数主成分的网（本文此处忽略..）络模型对检验样本反演的平均相对误差分别为22%、18%,反演值和实测值的相关系数分别达到0.87、0.79。综合各项精度评价指标,BP集成网络模型的效果最优。全铁的反演模型普遍不太理想,其中较好的是基于特征吸收波段的一阶导数、一阶导数主成分的BP集成网络模型,其对检验样本反演的平均相对误差分别为18%、22%,反演值和实测值的相关系数分别达到0.82、0.86,具有反演红壤中全铁含量的潜力。从有机质、全铁（本文此处忽略..）的分析建模的结果可知,光谱一阶导数是一种有效的光谱指标,在多元逐步回归分析中,作一阶导数变换后,有机质和全铁含量的回归模型的建模及检验精度普遍得到提高;神经网络集成是提高模型准确性和稳定性的一个有效方法,使得建立起来的反演模型具有较强的信息综合能力和预测能力。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究的介绍部分。

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