本文關(guān)鍵詞：基于高光譜分析的植煙土壤有機質(zhì)和全氮含量預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 植煙土壤 高光譜 有機質(zhì) 總氮 偏最小二乘回歸

【摘要】：為實現(xiàn)植煙土壤有機質(zhì)和全氮含量的快速、準確測定,以120份豫中煙區(qū)潮褐土為研究對象,在室內(nèi)條件下采集并研究了土壤有機質(zhì)和全氮與高光譜400~2400 nm波段的定量反演關(guān)系。光譜經(jīng)Savitzky-Golay平滑濾波后采用偏最小二乘回歸(Partial least square regression,PLSR)方法,建立了土壤高光譜與有機質(zhì)和全氮間的定量反演模型,對比了3種光譜變換形式及5種預(yù)處理方法對模型的影響。結(jié)果表明,光譜經(jīng)一階微分(FDR)或倒數(shù)對數(shù)(lg(1/R))變換后,建模系數(shù)有所提高;不同預(yù)處理方法的反演模型精度差異明顯,正交信號校正(OSC)明顯優(yōu)于其他光譜預(yù)處理方法。采用FDR-OSC建立的土壤有機質(zhì)和lg(1/R)-OSC建立的土壤全氮模型預(yù)測效果最好,預(yù)測模型決定系數(shù)R~2分別為0.948和0.919,預(yù)測均方根誤差(RMSEP)分別為1.316 g·kg~(-1)和0.091 g·kg~(-1),相對分析誤差(RPD)分別為4.26和4.07,是豫中煙區(qū)潮褐土有機質(zhì)和全氮含量的最佳預(yù)測模型。采用高光譜技術(shù)結(jié)合OSC-PLSR方法對植煙土壤有機質(zhì)和全氮含量進行高精度預(yù)測是可行的。
【作者單位】： 河南農(nóng)業(yè)大學國家煙草栽培生理生化研究基地;吉林煙草工業(yè)有限責任公司;河南省煙草專賣局(公司);
【關(guān)鍵詞】： 植煙土壤 高光譜 有機質(zhì) 總氮 偏最小二乘回歸
【基金】：吉林煙草工業(yè)有限責任公司重點科技攻關(guān)項目(JY2013001)
【分類號】：S153.6
【正文快照】：

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本文編號：880517