【摘要】：光譜數(shù)據(jù)變換對(duì)消除背景、噪音影響以及提取光譜特征有重要的作用,是光譜數(shù)據(jù)分析過程中的必要步驟。為了研究光譜變換處理對(duì)土壤氮素PLSR模型的影響精度,并選擇最佳光譜變換處理方法,本文對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了15種典型光譜變換,通過比較不同變換光譜與土壤氮素的相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)土壤氮素的PLSR精確診斷,并綜合評(píng)定最佳光譜數(shù)據(jù)變換方法。結(jié)果表明,涉及微分處理后的光譜變換,尤其是先進(jìn)行開方(T8、T11)、對(duì)數(shù)(T6、T12)等變換后再進(jìn)行微分處理,可提高其與土壤氮素的相關(guān)性。在引入較少因子變量個(gè)數(shù)的條件下,該方法使因變量解釋量達(dá)到了98%。綜合考慮模型的校正、驗(yàn)證效果及模型復(fù)雜度(模型最佳因子變量個(gè)數(shù)),可得出光譜平方根的一階微分變換處理(T8)為最佳的土壤光譜變換算法。該條件下的土壤氮素的校正模型表現(xiàn)為R2=0.985、RMSEC=0.000132、Fn=6,驗(yàn)證模型的表現(xiàn)為R2=0.9853、RMSEV=0.000162,結(jié)果表明基于T8的光譜數(shù)據(jù)變換可實(shí)現(xiàn)本試驗(yàn)條件下土壤氮素的光譜估算。另外,可以考慮將原始光譜的一階微分(T9)、對(duì)數(shù)和對(duì)數(shù)倒數(shù)的一階微分(T6、T7)以及平方根和對(duì)數(shù)的二階微分(T11、T12)作為光譜數(shù)據(jù)變換方法。本文研究結(jié)果可為土壤氮素估算和光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理提供技術(shù)參考。
[Abstract]:Spectral data transformation plays an important role in eliminating background noise and extracting spectral features. It is a necessary step in the process of spectral data analysis. In order to study the effect of spectral transformation treatment on soil nitrogen PLSR model and select the best spectral transformation processing method, 15 typical spectral transformations were carried out for the original spectral data in this paper. By comparing the correlation between different transformation spectra and soil nitrogen, the accurate diagnosis of soil nitrogen was realized by PLSR, and the optimal spectral data transformation method was evaluated synthetically. The results showed that the correlation between the spectral transformation after differential treatment and soil nitrogen could be improved, especially when the formula (T8 T11) and logarithm (T6 T12) were used before differential treatment. Under the condition that the number of factor variables is less, the interpretation quantity of dependent variables reaches 98. Considering the correction of the model, the verification effect and the complexity of the model (the number of the best factor variables of the model), it is concluded that the first order differential transform (T8) of the spectral square root is the best algorithm for soil spectral transformation. The calibration model of soil nitrogen under this condition was shown as R2N 0.985N RMSEC 0.000132FnN 6, and the validation model was R2N 0.9853 RMSEV 0.000162. The results showed that the spectral data transformation based on T8 could realize the spectral estimation of soil nitrogen under this experimental condition. In addition, the first order differential (T9) of the original spectrum, the first order differential of logarithmic and logarithmic inverse (T6T7) and the second order differential of square root and logarithm (T11T12) can be considered as spectral data transformation methods. The results can provide technical reference for soil nitrogen estimation and spectral data preprocessing.
【作者單位】： 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)旱作農(nóng)業(yè)工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31371572;31201168) 山西省科學(xué)技術(shù)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(201603D221037-3) 山西省歸國(guó)人員重點(diǎn)資助項(xiàng)目(2014-重點(diǎn)4) 山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(20110311038) 山西省青年基金項(xiàng)目(2012021023-5)
【分類號(hào)】：S151.93

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本文編號(hào)：2315310