基于正交信号校正的Vis-NIR光谱土壤质地预测

发布时间：2018-03-10 12:17

  本文选题：Vis-NIR光谱　切入点：土壤质地　出处：《河南农业大学学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高基于VIS-NIR光谱的土壤质地预测精度,引入了正交信号校正(OSC)光谱预处理算法。分别用原始光谱、微分处理、OSC处理光谱,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,OSC-PLSR模型验证精度高于其他两种方法所建模型,砂粒含量OSC-PLSR模型的RMSEp为5.94,粘粒含量OSC-PLSR模型RMSEp为1.25,相比PLSR模型,分别降低22.22%和9.42%。OSC算法在土壤质地的VIS-NIR反演中能有效消除不相关因素的影响,提高模型预测精度。
[Abstract]:In order to improve the precision of soil texture prediction based on VIS-NIR spectrum, an orthogonal signal Correction (OSC) spectral preprocessing algorithm was introduced. A partial least squares regression model was established. The results show that the accuracy of the OSC-PLSR model is higher than that of the other two methods. The RMSEp of the sand content OSC-PLSR model is 5.94, and the clay content OSC-PLSR model RMSEp is 1.25, compared with the PLSR model. The reduction of 22.22% and 9.42. OSC algorithms can effectively eliminate the influence of irrelevant factors in soil texture VIS-NIR inversion and improve the prediction accuracy of the model.
【作者单位】： 河南农业大学林学院;河南农业大学资源与环境学院;中山大学地理科学与规划学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41201210)
【分类号】：S151.9

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本文编号：1593296