水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

发布时间：2017-08-18 07:21

  本文关键词：水稻土可见-近红外-中红外光谱特性与有机质预测研究

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【摘要】：土壤有机质是农田肥力评估的重要指标,要实现快速获取大面积土壤有机质的含量需要建立高效、稳健的预测模型。光谱技术能够快速诊断土壤有机质,以水稻土为例,从校正样本选择方法的对比,研究了可见-近红外、中红外和可见-近红外-中红外三种不同波段光谱对土壤有机质的预测能力。可见-近红外和中红外区域的光谱反射率转换成吸收率后通过Savitzky-Golay平滑法去噪,通过三种校正样本选择方法建立相应的偏最小二乘回归预测模型。通过Rank-KS法建立的三种波段的有机质预测模型均优于Rank法和KS法,中红外波段光谱的模型预测能力强于可见-近红外和可见-近红外-中红外波段的预测模型,基于RankKS法建立的中红外波段有机质预测模型取得了最好的预测效果,RMSEP仅为3.25g·kg~(-1),RPD达到4.24,依据VIP得分筛选出可见-近红外和中红外波段的水稻土有机质重要建模波段。因此,中红外光谱建模技术能够对水稻土有机质进行快速定量分析,Rank-KS法可提高模型的预测能力,为今后农田肥力评价和科学施肥提供技术支持。
【作者单位】： 浙江大学环境与资源学院;中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室;
【关键词】： 水稻土 有机质预测 可见光-近红外光谱 中红外光谱
【基金】：国家自然科学基金项目(41271234) 土壤与农业可持续发展国家重点实验室开放课题(Y412201430)资助
【分类号】：S153.621;O657.33
【正文快照】： 引言众多研究表明,光谱技术具有快速获取土壤属性数据的潜力,受到众多研究者的青睐[1]。与传统的化学分析测试方法相比,光谱技术具有快速、省力、环保等优点。目前,在土壤属性预测方面,光谱技术使用的主要波段包括可见光-近红外(VNIR)和中红外(MIR)两个波段。国内外利用光谱技

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：693310