基于SVM和BP神经网络的土壤理化参数光谱反演方法

本发明公开了一种基于SVM和BP神经网络的土壤理化参数光谱反演方法，采集不同含水量的土壤样本的近红外光谱数据并进行预处理；利用预处理后的不同含水量的土壤样本的近红外光谱数据，对预先构建的基于SVM的干湿土样本分类模型进行训练和验证，利用训练的干湿土样本分类模型将土壤样本分为干土和湿土；利用干土和湿土样本预处理后的近红外光谱数据及土壤样本理化参数实测值，分别对预先构建的基于BP神经网络的土壤理化参数预测模型进行训练和验证，得到干土和湿土样本各自对应的土壤理化参数预测模型。该模型不仅能够提高土壤理化指标分析的准确性和效率，还能为农业生产和环境保护提供科学依据。