[发明专利]一种土壤重金属含量空间预测方法在审
| 申请号： | 201810557158.7 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN109001127A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 胡月明;宋英强;杨颢;赵鑫 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G01N21/31 | 分类号： | G01N21/31;G01N21/64 |
| 代理公司： | 佛山市广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种土壤重金属含量空间预测方法，通过包括高光谱影像在内的辅助变量进行研究区土壤重金属含量空间预测，结合人工神经网络的非线性预测特点与克里格方法的线性预测特点，更好的通过采样点预测出研究区整体的土壤重金属含量空间分布，与现有的预测方法相比，预测结果更为接近实测值，可以更好的解释土壤重金属的空间变异性及其与辅助变量的线性及非线性关系，具有良好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 土壤重金属 空间预测 辅助变量 人工神经网络 非线性关系 非线性预测 空间变异性 空间分布 线性预测 预测结果 采样点 高光谱 预测 实测 影像 研究 | ||
【主权项】：
1.一种土壤重金属含量空间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：确定研究区；在所述研究区内采集土壤样品；测定所述土壤样品重金属含量；确定辅助变量并获取所述研究区的辅助变量信息；基于皮尔森相关系数筛选所述辅助变量；基于主成分分析对所述辅助变量降维；基于人工神经网络‑普通克里格模型和经降维后的辅助变量，对所述研究区进行土壤重金属含量空间预测；导出重金属含量空间预测图。
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