《表2 基于RF的SOM建模与预测结果》

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《基于FOD和SVMDA-RF的土壤有机质含量高光谱预测》

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基于不同阶数的敏感NDI所建RF模型参数见表2，表中N为模型自变量数目。为与敏感指数RF模型对比，建立不同土质的全波段RF模型（Full spectrum，FS），其结果见表2。敏感NDI所建模型均具有较好的效果，均远高于全波段模型。总体而言，利用敏感指数建模，可以一定程度上提高预测效果。RPD随阶数先增加后减小，但不同质地的土壤达到峰值的阶数不同，砂质土1.2阶模型（SS-1.2-NDI）的RPD最大，可达3.658；黏壤土0.6阶模型（CLS-0.6-NDI）RPD最大，可达4.316。此差异可能与土壤质地有关。而基于全波段的不同土质FS模型中，砂质土模型较优，RPD为1.579，与敏感指数所建模型有较大差距。