基于机器学习的梭梭同化枝光合色素含量高光谱反演估算

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摘要：基于民勤干旱荒漠区地面实测的人工梭梭同化枝高光谱反射率与光合色素数据，经光谱曲线处理和特征参数提取后，采用随机森林（RF）、反向传递人工神经网络（BP-ANN）、支持向量机（SVM）三种常见的机器学习模型模拟叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量，确定梭梭同化枝光合色素含量的最优估算模型，揭示影响光合色素含量的光谱关键变量。（剩余16121字）

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