基于半监督模糊识别的土壤含水量高光谱估测模型研究 |
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引用本文: | 徐邮邮,李西灿,尚璇,路杰晖,苗传红,丁春林.基于半监督模糊识别的土壤含水量高光谱估测模型研究[J].地理与地理信息科学,2019,35(2). |
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作者姓名: | 徐邮邮 李西灿 尚璇 路杰晖 苗传红 丁春林 |
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作者单位: | 山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安,271018 |
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基金项目: | 山东省自然科学基金;国家自然科学基金 |
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摘 要: | 快速估测土壤含水量对发展精准农业具有重要意义。为提高土壤含水量光谱估测精度,该文基于山东省泰安市周边的94个棕壤样本光谱与含水量实测数据,首先对原始光谱进行对数倒数一阶微分变换,利用最大相关性原则选择特征因子,然后利用半监督模糊识别模型建立土壤含水量光谱估测模型。实验结果表明:以波段655 nm、1 235 nm、1 497 nm、1 677 nm、2 059 nm的对数倒数的一阶微分变换数据作为特征因子,所建土壤含水量光谱估测模型的精度较高,其中18个检验样本的平均相对误差为4.406%,模型的决定系数R~2=0.977;半监督模糊识别模型充分利用了训练样本的确定性及不确定性信息,可有效用于土壤含水量估测。
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关 键 词: | 高光谱遥感 半监督糊模识别 土壤含水量 光谱估测 |
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