| 基于BP神经网络的草原矿区表层土壤 N/P高光谱反演模型 |
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| 引用本文： | 卢志宏,刘辛瑶,常书娟,杨胜利,赵薇薇,杨勇,刘爱军.基于BP神经网络的草原矿区表层土壤 N/P高光谱反演模型[J].草业科学,2018,35(9). |
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| 作者姓名： | 卢志宏 刘辛瑶 常书娟 杨胜利 赵薇薇 杨勇 刘爱军 |
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| 作者单位： | 铜仁学院,贵州 铜仁,554300;内蒙古农业大学,内蒙古 呼和浩特,010018;内蒙古自治区草原勘察规划院,内蒙古 呼和浩特,010051 |
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| 基金项目： | 新疆维吾尔自治区自然科学基金;新疆维吾尔自治区自然科学基金;内蒙古自治区科技创新引导奖励项目 |
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| 摘 要： | 氮、磷是维持草原生态健康的重要元素,其含量变化及分布特征,对草原放牧、草地生态管理具有重要的意义。以内蒙古锡林郭勒草原矿区为研究对象,采用多元逐步回归筛选与N/P比最为密切的高光谱波段,建立了基于高光谱反演草原矿区表层土壤N/P的BP神经网络模型。结果表明:1)通过多元逐步回归筛选出的70个波段,其中包括2个可见光波段和68个红外光波段;2)BP神经网络模型随着隐含层层数的增加,训练数据和测试数据的拟合优度先增大后减小,且隐含层层数为3时最大,分别为R2tr=0.872 7和R2t=0.884 2(P0.000 1);训练数据均方根误差先减小后增大,隐含层层数为3时最小,RMSEtr=0.060 0,测试数据均方根误差在隐含层层数为3时,RMSEt=0.088 2;3)节点数为6、3和10的3层隐含层BP神经网络模型在拟合和预测土壤N/P时的效果较好,可用于草原表层土壤N/P的快速预测。
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| 关 键 词： | 高光谱 多元逐步回归 BP神经网络 N/P比 |
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