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资源说明：采集艾比湖湿地89个典型样点和土壤实测光谱数据,对所测土壤光谱进行一阶微分变换预处理,采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)和稀疏自编码(SAE)对光谱数据进行特征提取,结合偏最小二乘回归与BP(Back Propagation)神经网络构建SOM估算模型。实验结果表明,SAE方法能够有效对光谱进行压缩;相比于PLSR模型,BP模型能够较好地处理光谱中复杂的非线性信息;SAE-BP方法在估算SOM中取得的精度最高。网络模型的建模方式能够显著提高VIS-NIR光谱反演土壤有机质模型的稳定性和精度,当面对光谱中复杂的非线性问题时,具有很强的解析力和较好的模型稳健性,为使用VIS-NIR数据估算SOM提供一种新思路。
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