本文主要研究内容
作者姚志华,陈俊英,张智韬,谭丞轩,魏广飞,王新涛（2019）在《覆膜对无人机多光谱遥感反演土壤含盐量精度的影响》一文中研究指出：快速、准确地获取农田土壤盐分含量对指导合理灌溉及盐渍土的治理有重要意义。该文以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内的覆膜耕地为研究对象,利用无人机多光谱相机获取研究区内5月和6月的多光谱遥感数据,并同步采集区域内表层土壤含盐量数据,研究覆膜对无人机多光谱遥感图像反演农田土壤盐分含量精度的影响。利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种机器学习方法,分别构建去膜前后基于原始光谱反射率和优选光谱指数的土壤含盐量估算模型。结果表明,去膜前后的各模型均可有效估测土壤盐分含量,但基于去膜处理后的数据构建的盐分含量估算模型精度较不去膜处理的有所提升,同时,基于光谱指数构建的盐分含量估算模型精度比基于光谱反射率构建的模型精度高;利用ELM构建的盐分含量估算模型在6月份预测效果最佳,其中基于光谱反射率和光谱指数的建模R2和RMSE分别为0.695、0.663和0.182、0.191,验证R2和RMSE分别为0.717、0.716和0.171、0.169。研究结果可为无人机多光谱遥感估算覆膜状态下的农田土壤盐分含量提供参考。
Abstract
kuai su 、zhun que de huo qu nong tian tu rang yan fen han liang dui zhi dao ge li guan gai ji yan zi tu de zhi li you chong yao yi yi 。gai wen yi nei meng gu he tao guan ou sha hao qu guan yu nei de fu mo geng de wei yan jiu dui xiang ,li yong mo ren ji duo guang pu xiang ji huo qu yan jiu ou nei 5yue he 6yue de duo guang pu yao gan shu ju ,bing tong bu cai ji ou yu nei biao ceng tu rang han yan liang shu ju ,yan jiu fu mo dui mo ren ji duo guang pu yao gan tu xiang fan yan nong tian tu rang yan fen han liang jing du de ying xiang 。li yong zhi chi xiang liang ji (support vector machine,SVM)、fan xiang chuan bo shen jing wang lao (back propagation neural network,BPNN)he ji xian xue xi ji (extreme learning machine,ELM)3chong ji qi xue xi fang fa ,fen bie gou jian qu mo qian hou ji yu yuan shi guang pu fan she lv he you shua guang pu zhi shu de tu rang han yan liang gu suan mo xing 。jie guo biao ming ,qu mo qian hou de ge mo xing jun ke you xiao gu ce tu rang yan fen han liang ,dan ji yu qu mo chu li hou de shu ju gou jian de yan fen han liang gu suan mo xing jing du jiao bu qu mo chu li de you suo di sheng ,tong shi ,ji yu guang pu zhi shu gou jian de yan fen han liang gu suan mo xing jing du bi ji yu guang pu fan she lv gou jian de mo xing jing du gao ;li yong ELMgou jian de yan fen han liang gu suan mo xing zai 6yue fen yu ce xiao guo zui jia ,ji zhong ji yu guang pu fan she lv he guang pu zhi shu de jian mo R2he RMSEfen bie wei 0.695、0.663he 0.182、0.191,yan zheng R2he RMSEfen bie wei 0.717、0.716he 0.171、0.169。yan jiu jie guo ke wei mo ren ji duo guang pu yao gan gu suan fu mo zhuang tai xia de nong tian tu rang yan fen han liang di gong can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业工程学报的姚志华,陈俊英,张智韬,谭丞轩,魏广飞,王新涛，发表于刊物农业工程学报2019年19期论文，是一篇关于遥感论文,土壤盐分论文,光谱反射率论文,光谱指数论文,机器学习论文,农业工程学报2019年19期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业工程学报2019年19期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。