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申请/专利权人：湖州师范学院
摘要：本发明提供一种基于高光谱的土壤有机碳含量预测方法，涉及高光谱预测技术领域。该方法首先采集并处理土壤样本，进行土壤光谱测量和SOC含量测定；然后测定土壤光谱反射率数据，并对土壤光谱反射率数据预处理；再采用哈里斯鹰算法HHO初步筛选特征波段，利用连续投影算法SPA特征对波段进行二次筛选；最后建立SOC含量高光谱预测模型进行土壤有机碳含量预测，并进行模型检验；该方法为土壤碳循环研究和土壤管理提供了重要的参考和指导。
主权项：1.一种基于高光谱的土壤有机碳含量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：采集并处理土壤样本，进行土壤光谱测量和SOC含量测定；步骤2：测定土壤光谱反射率数据：步骤3：土壤光谱反射率数据预处理：为了消除光谱噪声和冗余信息，首先采用SG平滑方法对土壤光谱反射率数据进行去噪，得到原始光谱反射率数据；为了进一步增强土壤光谱反射率数据与SOC含量之间的相关性，对原始光谱反射率数据进行标准正态变量变换，再进行一阶微分变换；步骤4：采用波段选择算法对光谱反射率数据进行特征波段筛选；首先采用哈里斯鹰算法HHO初步筛选特征波段，再利用连续投影算法SPA对特征波段进行二次筛选；步骤5：建立SOC含量高光谱预测模型进行土壤有机碳含量预测，并进行模型检验；设定特征波段选择算法筛选出的特征波段为自变量，SOC含量为因变量，选用反向传播神经网络BPNN方法构建SOC含量高光谱预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖州师范学院 一种基于高光谱的土壤有机碳含量预测方法
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