發(fā)布時間：2018-06-05 22:52

  本文選題：衰減全反射 + 漫反射�。� 參考：《光譜學與光譜分析》2017年11期

【摘要】：光譜學分析技術(shù)因具有快速、實時、無損等優(yōu)勢,被廣泛用于土壤養(yǎng)分檢測等各個領(lǐng)域,也是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)檢測控制中廣泛應(yīng)用的一種有效方法。實驗采集不同養(yǎng)分含量的土壤樣本,分別獲取中紅外衰減全反射(ATR)和漫反射(DRIFT)光譜數(shù)據(jù)。通過不同的光譜預(yù)處理算法結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立土壤中全碳、全氮、堿解氮的定量分析模型,對土壤養(yǎng)分的ATR和DRIFT光譜分別進行獨立模型和疊加模型的分析。并以土壤養(yǎng)分中的全碳和全氮為例,發(fā)現(xiàn)經(jīng)過標準正態(tài)變量變換處理的兩種光譜建立的PLS模型相關(guān)系數(shù)均有所提高。全碳的兩種光譜模型校正集的R~2分別提高至0.826和0.919,而全氮兩種模型校正集R2分別提高至0.841和0.928。我們進一步對全碳、全氮各自疊加后的光譜進行分析,模型的R~2分別提高至0.942和0.951。用同樣的方法分析土壤中的堿解氮,聯(lián)用兩光譜后的R~2提高至0.919。研究結(jié)果表明,兩種光譜的聯(lián)合使用,為提高模型的相關(guān)系數(shù)和預(yù)測能力提供了一種合理有效的方法。
[Abstract]:Spectroscopic analysis technology is widely used in many fields such as soil nutrient detection because of its advantages of fast real-time and nondestructive. It is also an effective method widely used in modern agricultural detection and control. Soil samples with different nutrient contents were collected and the spectra of ATR and DRIFT were obtained respectively. The quantitative analysis models of total carbon, total nitrogen and alkali-hydrolyzed nitrogen in soil were established by using different spectral pretreatment algorithms and partial least square method. The ATR and DRIFT spectra of soil nutrients were analyzed by independent model and superposition model, respectively. Taking the total carbon and total nitrogen in soil nutrients as examples, it was found that the correlation coefficients of the two PLS models established by the standard normal variable transformation were improved. The R2 of the two spectral model correction sets for total carbon was increased to 0.826 and 0.919, respectively, while the total nitrogen model correction set R2 was increased to 0.841 and 0.928 respectively. We further analyzed the spectra of total carbon and total nitrogen after superposition, and the R2 of the model was increased to 0.942 and 0.951 respectively. The alkali-hydrolyzed nitrogen in soil was analyzed by the same method. The results show that the combined use of the two spectra provides a reasonable and effective method for improving the correlation coefficient and prediction ability of the model.
【作者單位】： 山西農(nóng)業(yè)大學;北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心北京市農(nóng)林科學院;
【基金】：重點研發(fā)計劃(2016YFD0800901)資助
【分類號】：O657.33;S158

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本文編號：1983740