土壤中紅外光譜庫支持下的局部建模集優(yōu)化

摘要： 土壤中紅外（MIR）光譜能快速、無污染、低成本地估算土壤有機碳等理化屬性。隨著各種尺度土壤光譜庫的建立，使用其進行快速土壤分析引起廣泛關注，但光譜庫的通用模型在局部尺度上的預測效果不理想。開發(fā)“局部化”光譜建模方法是提高土壤光譜庫性能的有效途徑。本文提出了一種新的方法，通過光譜相似度計算和建模子集構建，旨在從庫中快速建立最優(yōu)局部建模集以提高預測精度。比較了歐氏、馬氏、余弦三種距... （共9頁）