为了更加精确地分析土壤光谱中不同水分吸收带内的光谱吸收特征参数在估测土壤水分含量(SMC)中的重要性，以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区，采集38个土壤样本进行土壤光谱反射率及SMC的测定。利用去包络线消除法提取反射光谱水分吸收特征参数，包括最大吸收深度D、吸收谷右面积Ra、吸收谷左面积La、吸收谷总面积A、面积归一化最大吸收深度DA和对称度S, 将反射光谱水分吸收特征与SMC进行相关性分析，通过随机森林方法对光谱水分吸收特征参数进行分类，获取各参数对SMC的重要性。运用多元逐步回归模型建立SMC反演模型。结果表明：D、A与SMC的相关性最高，同时2200 nm及1400 nm波段范围内的光谱吸收特征参数与SMC的相关性优于1900 nm波段范围内的光谱吸收特征参数；对SMC影响较为重要的前5个参数分别为D2200、La2200、A2200、D1900和Ra2200；SMC的最佳预测模型是采用A2200、D2200建立的多元逐步回归模型，其建模集决定系数为0.88，建模集均方根误差为2.08，测试集决定系数为0.89，预测均方根误差为2.21，相对分析误差为2.80。随机森林分类能得到对

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太赫兹时域光谱图像的模拟分析，裴继红，胡勇 ，本文通过分析太赫兹时域光谱(THz-TDS)图像成像机理，提出了一种利用THz-TDS参考脉冲信号和目标材料的吸收谱，以强度图像作为THz总体能��

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透射、反射、吸收光谱借鉴.pdf

微粒的光散射、吸收和发射_Mishchenko_2002小粒子对电磁辐射的散射Michael I. Mishchenko, Larry D. Travis, Andrew A. Lacis: Scattering, Absorption, and Emission of Light by Small Particles; 2002, XV + 445 p., 168 figures; hard-cover GBP 65.00; Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, ISBN 0-521-78252-X.