基于高光谱的山区耕地土壤有机质含量估测

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摘要：以貴州省典型山区耕地土壤高光谱数据为研究对象，基于光谱变换法和机器学习原理构建贵州省山区耕地土壤有机质（SOM）含量估算模型。于2020年8月至2021年3月在贵州省13个县（区、市）采集了120个土壤样品，检测土壤可见光-近红外波段光谱信息，利用5种光谱数据变换（原始光谱、一阶微分、二阶微分、倒数对数的一阶微分、连续统去除）和4类模型（偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和BP神经网络）组合出不同土壤有机质含量的预测模型，按照3∶1选择训练样本和测试样本以估算山区SOM含量。（剩余16698字）

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