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1.
为提高典型黑土区土壤有机质含量的预测精度,结合田间实测数据与遥感影像反射率数学变换数据筛选出最佳特征波段,并建立多种回归模型,对研究区土壤有机质含量预测模型进行优选。结果表明:对影像反射率进行不同的数学变换处理能够扩大数据中对有机质含量变化敏感的细微吸收特征,突出敏感光谱信息。利用标准化模型对处理后的光谱数据贡献率进行量化,结合相关系数筛选最佳特征波段。建模结果显示,支持向量机模型在检验集上的决定系数为0.89,均方根误差为2.81 g·kg-1,模型整体的相对分析误差为2.14,对土壤有机质含量的预测能力极好。研究结果可为黑土区土壤有机质含量的预测模型优选提供参考,也可为中国北部地区耕地的有机质含量监测和有效开发提供基础理论依据。  相似文献   
2.
在南淝河水质监测数据的基础上,通过聚类分析,对其主要水环境污染物的空间分布特征进行了剖析,然后采用因子分析法提取影响因子,鉴别污染源并采用绝对主成分多元线性回归分析法计算各影响因子的污染贡献率。结果表明,南淝河整体污染较为严重,通过聚类分析可将南淝河大致分为A、B、C 3类,其中,A类83.32%的污染来源于点源营养物质和点源有机物;B类70.16%来源于点源营养物质和点源有机物;C类71.63%的污染来源于农业面源的农业营养物质和生物化学的影响。  相似文献   
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