文献类型：期刊文章

作　　者：王静[1,2] 刘湘南[3] 黄方[1,2] 唐吉龙[4] 赵冷冰[5]

机构地区：[1]东北师范大学草地研究所植被生态教育部重点实验室,长春130024 [2]东北师范大学国家环境保护湿地生态与植被恢复重点实验室,长春130024 [3]中国地质大学(北京)信息工程学院,北京100083 [4]长春理工大学光电工程学院,长春130022 [5]吉林省林业调查规划院,长春130022

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家"973"计划(2009CB426305)

年　　份：2009

卷　　号：25

期　　号：12

起止页码：161-166

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20100812731103)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：土壤盐渍化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,及时、精准、动态地监测盐渍土盐分,对于治理、防治盐渍土和进行农业可持续发展至关重要。以松嫩平原西部长岭县为例,利用盐渍土高光谱数据构建盐渍土盐分遥感预测模型。电导法测得土壤盐量,用ASD高光谱仪野外采集高光谱数据,利用光谱导数变换选择能够表征盐渍土盐分信息的最佳波段,即550、720、760、820和940nm。通过比较3层和4层72种不同神经网络结构,最终选择5-6-1结构的3层神经网络预测盐渍土盐分(R2=0.895,RMSE=0.089)。与传统回归相比(R2=0.81,RMSE=0.25),运用高光谱数据与人工神经网络方法相结合,能够提高盐渍土的预测精度,说明人工神经网络在构建光谱反射率与土壤参数关系研究中具有突出优势。

关 键 词：神经网络 遥感 预测  盐渍化 高光谱  

分 类 号：S157] TP18]