基于Vis-NIR光谱的土壤质地BP神经网络预测

编号 zgly0000978133

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Vis-NIR光谱的土壤质地BP神经网络预测

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 王德彩  张俊辉 

作者单位 河南农业大学林学院 

母体文献 天津农业科学 

年卷期 2015(8)

页码 6-9

年份 2015 

关键词 Vis-NIR光谱  BP神经网络  主成分分析  土壤质地 

文摘内容 为快速、准确地获取土壤质地信息,提出了应用Vis-NIR光谱结合BP神经网络的建模方法。以河南封丘县的86个土壤样本为研究对象,以原始光谱和微分光谱主成分为输入变量,建立土壤粘粒和砂粒的BP神经网络预测模型,并将其预测结果与多元线性逐步回归模型进行比较。结果表明:基于原始光谱主成分的BP人工神经网络预测结果最好,优于多元逐步回归模型,预测粘粒和砂粒的RMSE分别为1.62和6.52。BP神经网络所建模型训练时间短、准确度也较高,能实现对土壤质地的高效预测。