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题名基于探地雷达功率谱属性参数的土壤含水状态预测
被引量：1
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作者
谢国青
聂俊丽
陈紫秋
熊悦意
冯艳玲
陈德文
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机构
贵州大学国土资源部喀斯特环境与地质灾害重点实验室
贵州大学资源与环境工程学院
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2023年第10期28-35,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(42264008)。
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文摘
研究准确快速探测土壤含水率的方法,对实现农业生产灌溉、生态修复等具有重要的现实意义。通过物理实验获得不同土壤含水率的探地雷达信号,以AR功率谱为理论模型计算雷达信号功率谱并提取功率谱属性参数,利用互相关方法优化选择功率谱属性参数,将功率谱属性参数作为输入样本使用BP神经网络进行土壤含水状态预测。实验结果表明:基于探地雷达功率谱属性参数与BP神经网络相结合的土壤含水状态预测方法对土壤含水状态识别的准确率为96.3%,其土壤含水率反演结果与实际含水率的平均绝对误差为1.2%,均方根误差RMSE为0.015;在野外实测中利用该方法对16组土壤富水性识别出现1次错误,对土壤含水率反演的绝对误差和相对误差分别在3%、10%以内。该方法对土壤含水检测具有较高精度,预测误差较小,对土壤含水率快速探测具有一定参考意义。
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关键词
探地雷达
含水率
功率谱
BP神经网络
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Keywords
ground-penetrating radar(GPR)
soil moisture content
power spectrum
backpropagation(BP)neural network
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分类号
S152.7
[农业科学—土壤学]
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