机器学习在土壤无机碳高光谱反演模型中的应用进展

作者：郝梦洁; 张丽; 鲁新新; 阿迪力·亚森; 蒋青松^*

来源：安徽农学通报(上半月刊), 2021, 27(04): 108-111.

DOI：10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2021.04.044

• 机器学习
• 土壤无机碳
• 高光谱
• 反演模型
• 应用进展

土壤无机碳库作为陆地生态系统中第二大碳库,在吸收大气中CO2以维持陆地生态系统碳循环稳定方面发挥着重要作用。高光谱数据具有维度大、强冗余性等特点,不利于土壤无机碳快速反演建模,而使用机器学习方法可实现对土壤无机碳的快速、高效测定。该文综述了利用机器学习方法对土壤无机碳高光谱反演建模的研究现状,以期为土壤无机碳在全球碳循环中的研究提供参考。

• 单位
  塔里木大学