基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演

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摘要：研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系，在对原始光谱进行了预处理分析后，运用多元线性逐步回归法（MLSR）和人工神经网络法（ANN）建立了土壤有机质含量的反演模型，并对模型进行了验证。结果表明：人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型，网络集成模型优于单个BP网络模型，网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型，总均方根误差为1．31，可以用于土壤有机质含量的快速测算。

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关键词：人工神经网络 土壤有机质 神经网络 人工神经 神经网 高光谱 土壤有机质 逐步回归 神经网络