水稻土可見(jiàn)-近紅外-中紅外光譜特性與有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)研究
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【摘要】:土壤有機(jī)質(zhì)是農(nóng)田肥力評(píng)估的重要指標(biāo),要實(shí)現(xiàn)快速獲取大面積土壤有機(jī)質(zhì)的含量需要建立高效、穩(wěn)健的預(yù)測(cè)模型。光譜技術(shù)能夠快速診斷土壤有機(jī)質(zhì),以水稻土為例,從校正樣本選擇方法的對(duì)比,研究了可見(jiàn)-近紅外、中紅外和可見(jiàn)-近紅外-中紅外三種不同波段光譜對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)的預(yù)測(cè)能力?梢(jiàn)-近紅外和中紅外區(qū)域的光譜反射率轉(zhuǎn)換成吸收率后通過(guò)Savitzky-Golay平滑法去噪,通過(guò)三種校正樣本選擇方法建立相應(yīng)的偏最小二乘回歸預(yù)測(cè)模型。通過(guò)Rank-KS法建立的三種波段的有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)模型均優(yōu)于Rank法和KS法,中紅外波段光譜的模型預(yù)測(cè)能力強(qiáng)于可見(jiàn)-近紅外和可見(jiàn)-近紅外-中紅外波段的預(yù)測(cè)模型,基于RankKS法建立的中紅外波段有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè)模型取得了最好的預(yù)測(cè)效果,RMSEP僅為3.25g·kg~(-1),RPD達(dá)到4.24,依據(jù)VIP得分篩選出可見(jiàn)-近紅外和中紅外波段的水稻土有機(jī)質(zhì)重要建模波段。因此,中紅外光譜建模技術(shù)能夠?qū)λ就劣袡C(jī)質(zhì)進(jìn)行快速定量分析,Rank-KS法可提高模型的預(yù)測(cè)能力,為今后農(nóng)田肥力評(píng)價(jià)和科學(xué)施肥提供技術(shù)支持。
【作者單位】: 浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 水稻土 有機(jī)質(zhì)預(yù)測(cè) 可見(jiàn)光-近紅外光譜 中紅外光譜
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271234) 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(Y412201430)資助
【分類號(hào)】:S153.621;O657.33
【正文快照】: 引言眾多研究表明,光譜技術(shù)具有快速獲取土壤屬性數(shù)據(jù)的潛力,受到眾多研究者的青睞[1]。與傳統(tǒng)的化學(xué)分析測(cè)試方法相比,光譜技術(shù)具有快速、省力、環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)。目前,在土壤屬性預(yù)測(cè)方面,光譜技術(shù)使用的主要波段包括可見(jiàn)光-近紅外(VNIR)和中紅外(MIR)兩個(gè)波段。國(guó)內(nèi)外利用光譜技
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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10 劉煥軍;張柏;劉殿偉;王宗明;宋開(kāi)山;楊飛;;松嫩平原典型土壤高光譜定量遙感研究[J];遙感學(xué)報(bào);2008年04期
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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5 陸婉珍;y囆×,
本文編號(hào):693310
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