基于伽瑪能譜數(shù)據(jù)土壤肥力因子空間分布預(yù)測初探

摘要： 【目的】為了探索伽瑪能譜數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)土壤表層（0～30 cm）肥力空間分布預(yù)測?！痉椒ā渴褂闷钚《嘶貧w（PLSR）、支持向量機(jī)（SVM）和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）分別建立土壤伽瑪能譜肥力因子模型?！窘Y(jié)果】BPNN模型土壤肥力因子預(yù)測精度整體要優(yōu)于PLSR模型和SVM模型；土壤全氮、pH、黏粒和砂粒含量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度較高，決定系數(shù)R2分別為0.564、0.556、0... （共9頁）