期刊论文

Xie, Hong-Xia(xiehongxia136@sina.com)

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光谱学与光谱分析

1000-0593

2021

41

6

1905-1911

10.3964/j.issn.1000-0593(2021)06-1905-07

国家科技基础性工作专项（2014FY110200）； 国家自然科学基金项目（61973111）； 湖南省教育厅重点项目（19A242）资助；

本校为第一机构

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、 线性和非线性模型为基础, 较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。 为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度, 提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。 选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象, 采集土样和实测高光谱数据(350~2 500 nm), 室内化学测定有机质含量。 以高光谱数据和有机质含量为基础, 利用生成式对抗网络生成等量新数据, 结合原始数据建模集组成增强建模集。 在GAN正式训练中, 每轮训练完成后, 设置4个观测点(对应增强建模集中含50, 100, 150和239个生成样本),...

In the previous study of the estimation model of soil organic matter content, most models were based on the feature bands, linear and non-linear empirical models rarely explored the ability promotion using an extended modeling dataset. To further improve the performance of the estimation model, it proposed a dynamic estimation model of soil organic matter content using generative adversarial networks (GAN) to generate the pseudo hyperspectral and organic matter content. Paddy soil samples and hyperspectral data (350~2 500 nm) were collected fro...