本文關(guān)鍵詞：便攜式短波近紅外光譜儀器檢測土壤總氮含量研究

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【摘要】：基于便攜式短波近紅外光譜技術(shù)檢測了土壤總氮含量。采集浙江省文城地區(qū)農(nóng)田土壤樣本243個,將土壤樣本分為三組,一組未經(jīng)過粉碎、過篩等處理,一組做過2mm篩處理,一組過0.5mm篩過處理,采用usb4000便攜式光譜獲取土壤光譜數(shù)據(jù),結(jié)合(savitzky-golay,SG)平滑算法,波長壓縮算法和小波變換對原始數(shù)據(jù)進行預處理,然后采用競爭性自適應重加權(quán)、隨機青蛙和連續(xù)投影算法進行特征波長選擇�；谌庾V建立了偏最小二乘回歸和基于特征波長建立了極限學習機和LS-SVM模型。結(jié)果表明過篩處理后的樣本模型結(jié)果優(yōu)于未過篩的樣本模型結(jié)果,過0.5mm篩處理的土壤樣本模型預測結(jié)果略優(yōu)于過2mm篩處理的土壤樣本模型預測結(jié)果,最優(yōu)預測集的決定系數(shù)為0.63,預測均方根誤差為0.007 9,剩余預測偏差為1.58。表明便攜式儀器檢測土壤總氮含量,經(jīng)過過篩處理的土壤樣品檢測結(jié)果優(yōu)于未過篩土壤樣品檢測結(jié)果,建議土壤樣品檢測總氮含量時需經(jīng)過過篩處理,這樣得到的結(jié)果較為理想,在此基礎上采用性能較好的光譜儀器采集數(shù)據(jù),以減小原始光譜噪聲。
【作者單位】： 浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院;華東交通大學軌道交通學院;
【關(guān)鍵詞】： 便攜式短波近紅外光譜 土壤總氮 LS-SVM
【基金】：國家自然科學基金項目(61134011) 江西省科技支持項目(2014BDH80021)資助
【分類號】：S151.9;O657.33
【正文快照】： 引言我國目前“測土配方施肥”多采用傳統(tǒng)化學測試方法獲取土壤養(yǎng)分含量信息,傳統(tǒng)的土壤總氮含量測定基于化學分析方法,比較費時和繁瑣,測量周期長,過程復雜,成本高,大大限制了“測土配方施肥”推廣和社會經(jīng)濟發(fā)展,難以滿足快速監(jiān)測土壤總氮含量的需求。土壤總氮含量是鑒別土

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本文編號：619757