基于可見(jiàn)-近紅外光譜變量選擇的荒漠土壤全磷含量估測(cè)研究
發(fā)布時(shí)間:2017-09-07 01:21
本文關(guān)鍵詞:基于可見(jiàn)-近紅外光譜變量選擇的荒漠土壤全磷含量估測(cè)研究
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【摘要】:以新疆艾比湖濕地保護(hù)區(qū)采集的300個(gè)荒漠土壤樣品為研究對(duì)象,利用ASD Field Spec○R3HR光譜儀獲取的土壤可見(jiàn)-近紅外光譜數(shù)據(jù)以及化學(xué)分析獲取的土壤全磷數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,將原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)卷積平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換以及一階微分預(yù)處理后,采用蟻群-遺傳結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法提取荒漠土壤全磷含量特征波長(zhǎng),構(gòu)建土壤全磷含量偏最小二乘回歸預(yù)測(cè)模型;并與全譜偏最小二乘、蟻群-區(qū)間偏最小二乘、遺傳-偏最小二乘模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明:經(jīng)蟻群-區(qū)間偏最小二乘法篩選后,荒漠土壤全磷特征波段為500~700,1 101~1 300,1 501~1 700,1 901~2 100nm;進(jìn)一步采用遺傳-區(qū)間偏最小二乘法進(jìn)行變量選擇,得到共線(xiàn)性最小的13個(gè)有效波長(zhǎng),分別為:1 621,546,1 259,573,1 572,1 527,564,1 186,1 988,1 541,2 024,1 118和1 191nm。建模方法比較顯示,采用蟻群-遺傳結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法選擇的特征變量,建立的模型精度最高,其次是遺傳算法、蟻群算法和全光譜。蟻群-遺傳結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法建立的土壤全磷含量的模型,效驗(yàn)證均方根誤差RMSECV以及預(yù)測(cè)集均方根誤差RMSEP分別為0.122和0.108mg·g-1,效驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)Rc以及預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.535 7,0.555 9。因此,經(jīng)過(guò)卷積平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換以及一階微分預(yù)處理,并利用蟻群-遺傳結(jié)合區(qū)間偏最小二乘法建立的模型不僅簡(jiǎn)單,而且具有較高的預(yù)測(cè)精度和較好的穩(wěn)健性,可以估算荒漠土壤全磷含量。
【作者單位】: 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院;自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室"新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實(shí)驗(yàn)室";
【關(guān)鍵詞】: 光譜學(xué) 近紅外光譜 蟻群-遺傳區(qū)間偏最小二乘法 荒漠土壤全磷
【基金】:新疆維吾爾自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程(2013711014) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1303381,41261090,41130531,41161063,41171036) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-12-1075);教育部長(zhǎng)江學(xué)者計(jì)劃創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃項(xiàng)目(IRT1180) 霍英東青年教師基金項(xiàng)目(121018) 新疆維吾爾自治區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目(201433115) 新疆大學(xué)優(yōu)秀博士研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(XJUBSCX-2012026)資助
【分類(lèi)號(hào)】:S153.6;O657.33
【正文快照】: 1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,新疆烏魯木齊8300462.綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆烏魯木齊8300463.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院,新疆烏魯木齊8300544.自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室“新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實(shí)驗(yàn)室”,新疆烏魯木齊830054引言土壤中的磷是植物生長(zhǎng)所需和常見(jiàn)的限制
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,本文編號(hào):806581
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