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基于高光谱数据的土壤含盐量BP神经网络模型研究
被引:9
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
朱继文
刘丹丹
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
黑龙江工程学院
刘丹丹
机构
:
[1]
黑龙江工程学院
来源
:
东北农业大学学报
|
2009年
/ 40卷
/ 10期
关键词
:
土壤含盐量;
高光谱;
BP神经网络模型;
MATLAB;
D O I
:
10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2009.10.025
中图分类号
:
S153 [土壤化学、土壤物理化学];
学科分类号
:
0903 ;
090301 ;
摘要
:
运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,进行了对土壤含盐量的定量研究,将BP神经网络模型(Back Propagation Network)应用到高光谱数据对研究地区土壤含盐量的反演中。通过对隐含层的传递函数、输出层的传递函数、训练算法的优化组合以及最适合隐层节点数量,得到最优的BP神经网络模型,实现了土壤含盐量的反演。对高光谱数据反演土壤含盐量采用BP神经网络具有一定的指导意义。
引用
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页码:115 / 118
页数:4
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[1]
荒漠化程度评价高光谱遥感信息模型
[J].
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机构:
范文义
.
林业科学,
2002,
(02)
:61
-67
[2]
土壤农化分析[M]. 中国农业出版社 , 鲍士旦主编, 2000
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