《表1 土壤氮磷多元回归及神经网络分析结果》

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《基于地面光谱联合SAR多源数据的农田表土氮磷监测》

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分别对土壤氮磷量与光谱的4种形式之间进行相关性分析，将各形式中与对应氮磷量相关系数较大的敏感波段和土壤氮磷量分别作为预测土壤氮磷的自变量和因变量，多元线性回归模型和BP神经网络模型拟合所得的土壤氮磷实测值与预测值的对比分析结果如表1所示。从表1可以看出，反射率一阶导数变换的预测值与实测值之间的拟合系数综合高于其他变换，在氮磷两种模型中分别为0.346与0.349，其次为对数变换的0.332与0.228，光谱反射率与二阶导数变换的拟合度最低。通过多元线性回归的拟合系数均小于0.5，结果都不理想，加入神经网络后结果有所提升，但依然欠佳。