《表5 土壤电导率的全波段及特征性波段的反演模型》

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《基于电磁感应协同野外原位光谱的土壤盐分反演研究》

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为了探明不同形式的高光谱特征差异对土壤电导率定量反演模型精度的影响，本研究对比了全波段建模和显著性波段建模的反演精度[4，27]。建模方法是运用148条全波段（400～2 400 nm）及筛选的通过显著性检验的特征性波段作为自变量，以通过EM38-MK2解译出的148个土壤电导率作为因变量。通过The Unscrambler 10.0软件，采用交叉验证法来确定回归模型中最佳因子数，建立偏最小二乘回归（PLSR）与主成分回归（PCR）的电导率反演模型[12]并进行精度验证。按1.2.4提到的建模集与预测集的分配方法，选择99个样本数据为建模集，49个样本数据为验证集，结果如表5和表6所示。