基于ResNet的森林土壤碳含量近红外预测模型

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摘 要：为实现森林土壤碳含量（SOC）的快速、高效、无损检测，以小兴安岭带岭林业实验局东方红林场土壤为研究对象，利用近红外光谱（NIRs）技术，建立SOC预测模型。利用深度残差网络（ResNet18）算法建立预测模型，从光谱数据的预处理（一阶导数（1stD）+Savitzky-Golay（SG）卷积平滑、标准正态变量变换（SNV）、SG卷积平滑和去趋势（DT））和批量2个角度对模型进行优化，并将该模型与偏最小二乘回归（PLSR）、BP神经网络（BPNN）和卷积神经网络VGG19模型进行对比。（剩余17673字）