基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型

编号 zgly0001645519

文献类型 期刊论文

文献题名 基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型

作者 卢志宏  刘辛瑶  常书娟  杨胜利  赵薇薇  杨勇  刘爱军 

作者单位 铜仁学院  内蒙古农业大学  内蒙古自治区草原勘察规划院 

母体文献 草业科学 

年卷期 2018年09期

年份 2018 

分类号 S812.2  TP183 

关键词 高光谱  多元逐步回归  BP神经网络  N/P比 

文摘内容 氮、磷是维持草原生态健康的重要元素,其含量变化及分布特征,对草原放牧、草地生态管理具有重要的意义。以内蒙古锡林郭勒草原矿区为研究对象,采用多元逐步回归筛选与N/P比最为密切的高光谱波段,建立了基于高光谱反演草原矿区表层土壤N/P的BP神经网络模型。结果表明:1)通过多元逐步回归筛选出的70个波段,其中包括2个可见光波段和68个红外光波段;2)BP神经网络模型随着隐含层层数的增加,训练数据和测试数据的拟合优度先增大后减小,且隐含层层数为3时最大,分别为R2tr=0.872 7和R2t=0.884 2(P<0.000 1);训练数据均方根误差先减小后增大,隐含层层数为3时最小,RMSEtr=0.060 0,测试数据均方根误差在隐含层层数为3时,RMSEt=0.088 2;3)节点数为6、3和10的3层隐含层BP神经网络模型在拟合和预测土壤N/P时的效果较好,可用于草原表层土壤N/P的快速预测。