《表1 不同光谱变量的SOM质量比RF模型》

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《基于机器学习算法的土壤有机质质量比估算》

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利用全谱段（400～2 450 nm）建立不同光谱变量的RF模型，其对应的模型效果不同，如表1所示．总体而言，R'和[log（1/R）]'的建模集R2分别为0.961和0.982，验证集R2分别为0.788和0.823，均高于R；建模集RMSE分别为6.051，5.808 g/kg，验证集RMSE分别为8.064，7.478 g/kg，均高于R；这说明不同的光谱变量有利于提高光谱灵敏度和模型精度．全谱建模时，R'，log（1/R）和[log（1/R）]'3种模型的RPD分别为1.591，1.493和1.643，均达到1.4以上，模型具有较好的估测能力，而R的RPD仅为1.325，基本无估测能力．其中，[log（1/R）]'的R2和RPD最大．RMSE最小，模型估测效果最好．