干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于PLSR-BP 复合模型的绿洲土壤pH 高光谱反演

Arid

	基于PLSR-BP 复合模型的绿洲土壤pH 高光谱反演
其他题名	PLSR-BP Complex Model-Based Hyper-Spectrum Retrieval of Oasis Soil pH
	王凯龙 1; 熊黑钢2 ; 张芳 2
来源期刊	干旱区研究
ISSN	1001-4675
出版年	2014
卷号	31 期号:6 页码:1005-1009
中文摘要	以土壤pH、野外实测光谱以及多元散射校正(MSC)预处理后的光谱数据为基础,利用数学方法(主成分回归PCA、偏最小二成回归PLSR、BP 神经网络模型)分别建立了土壤pH 的预测模型。结果表明: 土壤实测光谱和经过MSC 方法预处理的光谱数据均与pH 存在良好的相关性,并呈极显著水平,后者的相关性更高。PCA 和PLSR两种土壤pH 估测模型均具有良好的预测能力。BP 神经网络模型则因输入变量多,预测精度较低。但利用PCA 和 PLSR 模型所获得主成分,作为BP 神经网络的输入变量所建立的复合模型,可明显提高模型稳定性和预测能力。
英文摘要	Based on soil pH data,measured VIS-NIR reflectance and the data pretreated by multiplicative scatter correction(MSC)at the given spots,soil pH prediction models were established by using principle components analysis-PCA,partial least squares regression-PLSR and back propagation-BP. The results showed that soil pH had a good correlation with both the original reflectance and the spectral data pretreated by MSC. The correction between the soil pH and the spectral data pretreated by MSC was more obvious. PCA and PLSR soil pH prediction models both have good predictability on soil alkalinization. BP neural network model had a lower forecasting precision because of the amount of input variables. However,using the principal components obtained from PCA and PLSR models as input variables,the predictability and the stability of the BP neural network model can be significantly improved. Compared with PLSR,BP and PCA,the prediction results of PLSR-BP model is the best.
中文关键词	高光谱 ; 土壤盐碱化 ; 多元散射校正 ; 预测模型 ; 奇台 ; 新疆
英文关键词	hyper-spectrum soil alkalinization multiplicative scatter correction prediction model Qitai Xinjiang
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	ENVIRONMENTAL SCIENCES
WOS研究方向	Environmental Sciences & Ecology
CSCD记录号	CSCD:5293914
来源机构	新疆大学
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/231187
作者单位	1.新疆大学资源与环境科学学院, 教育部新疆绿洲生态重点实验室, 乌鲁木齐, 新疆 830046, 中国; 2.北京联合大学应用文理学院, 教育部新疆绿洲生态重点实验室, 北京 100191, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	王凯龙,熊黑钢,张芳. 基于PLSR-BP 复合模型的绿洲土壤pH 高光谱反演[J]. 新疆大学,2014,31(6):1005-1009.
APA	王凯龙,熊黑钢,&张芳.(2014).基于PLSR-BP 复合模型的绿洲土壤pH 高光谱反演.干旱区研究,31(6),1005-1009.
MLA	王凯龙,et al."基于PLSR-BP 复合模型的绿洲土壤pH 高光谱反演".干旱区研究 31.6(2014):1005-1009.