基于无人机多光谱的土壤全氮含量反演模型研究

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doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.005

摘要：土壤全氮含量是评价土壤肥力及作物生长支持的核心指标之一。本研究构建一种新型反演模型VMD-SSA-LSSVM模型，旨在增强土壤全氮含量预测的精确性与泛化性。首先，使用大疆精灵四多光谱无人机收集作物冠层5个波段的光谱反射率数据；随后，对田间表层土壤进行取样，并通过实验室分析，确定土壤全氮含量，通过分析光谱数据和土壤全氮含量之间的关系，选出敏感波段，并以此为基础构建预测模型；此外，通过比较VMD-SSA-LSSVM模型与其他2种模型（VMD-LSSVM、传统LSSVM）的预测性能，评估不同方法对模型准确性的影响。（剩余14262字）