【摘 要】
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土壤有机质(SOM)是衡量矿区生态环境质量的重要指标之一。为了提高SOM含量的估算精度,在已有二波段指数的基础上加入第3个波段,构建新的三波段指数,利用极限学习机(ELM)和随机森林(RF)分别建立SOM含量的预测模型。在新疆准东煤田采集168个土壤样点,在室内进行SOM含量、光谱的测定。对光谱数据进行平滑和预处理后,构建多个两波段、三波段光谱指数,随后分析不同维度光谱数据与SOM含量的敏感程度和
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院/绿洲生态教育部重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学旅游学院,新疆乌鲁木齐830046
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土壤有机质(SOM)是衡量矿区生态环境质量的重要指标之一。为了提高SOM含量的估算精度,在已有二波段指数的基础上加入第3个波段,构建新的三波段指数,利用极限学习机(ELM)和随机森林(RF)分别建立SOM含量的预测模型。在新疆准东煤田采集168个土壤样点,在室内进行SOM含量、光谱的测定。对光谱数据进行平滑和预处理后,构建多个两波段、三波段光谱指数,随后分析不同维度光谱数据与SOM含量的敏感程度和敏感区域。ELM和RF被用于对每个维度最优光谱参数建立预测模型。研究结果显示,无论采用哪种方式建模,每个
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