基于中红外漫反射光谱法预测黄土碳酸钙含量
发布时间：2021-09-29 01:11
以黄土高原侵蚀严重的丘陵沟壑区7个小流域126个土壤样品和108个沉积泥沙样品为对象,分析了土壤的基本属性及其中红外漫反射光谱特征,将中红外漫反射光谱技术与化学计量法相结合,采用不同的光谱预处理方法,分别利用偏最小二乘回归法、主成分回归法和支持向量机回归法建立土壤碳酸钙的光谱估算模型,并对模型进行验证。结果显示:土壤光谱变量与碳酸钙含量的关系更接近线性相关,偏最小二乘回归法和主成分回归法要优于支持向量机回归法,其中PLSR（SG-Der1st）模型为最优,对土壤（决定系数R2=0.948,相对分析误差RPD=4.426）和沉积泥沙（决定系数R2=0.875,相对分析误差RPD=2.841）均能准确预测其碳酸钙含量。研究结果表明,基于中红外漫反射光谱的碳酸钙含量估算模型能准确定量土壤及沉积泥沙碳酸钙含量,实现了对黄土高原小流域土壤碳酸钙的快速无损测量。
【文章来源】：水土保持研究. 2020,27(02)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
坡面土壤、沟道土壤和沉积泥沙样品的中红外漫反射光谱
根据以上分析结果筛选出最优的PLSR(SG-Der1st)模型对样品碳酸钙含量进行预测,将其预测值和测定值作对比,见图2。从图中可以看出,对于土壤来说,预测值和测定值在整个数据集范围内有很好的一致性,基本均匀分布在1∶1线附近,且预测精准度高;沉积泥沙的预测值和测定值也在1∶1线附近均匀分布,但碳酸钙含量较高的沉积泥沙样本均被略微低估。PLSR(SG-Der1st)模型的B系数如图3所示。B系数是由观测到的Y值和PLSR评分为最优的PLSR因子数所决定的,系数包含有驱动PLSR模型最重要的光谱信息,能表明各波数变量在建模中的贡献大小[20]。系数的绝对值大小代表对应的波数变量在土壤属性分析中解释变异的重要程度。当系数的绝对值越大,表明该波数变量在模型建立中的相对贡献越大。从图中可以看出部分碳酸钙特征吸收峰附近的波数变量其B系数值较高,表明此波段范围的波数变量对碳酸钙的预测影响显著,同时也说明模型的建立过程充分利用了碳酸钙的特征吸收。除此以外,在3 000～2 800 cm-1(C—H),1 700～1 600 cm-1(C=O)等波段其B系数值也很高,这也证实了与此相关的有机物官能团所在波数变量也显著影响了碳酸钙的预测。而在一些波段如3 500～3 000 cm-1(O—H,N—H和C—H)其B系数值相对较低,说明产生这些吸收波段的官能团在此模型中的贡献相对较小。
PLSR(SG-Der1st)模型的B系数如图3所示。B系数是由观测到的Y值和PLSR评分为最优的PLSR因子数所决定的,系数包含有驱动PLSR模型最重要的光谱信息,能表明各波数变量在建模中的贡献大小[20]。系数的绝对值大小代表对应的波数变量在土壤属性分析中解释变异的重要程度。当系数的绝对值越大,表明该波数变量在模型建立中的相对贡献越大。从图中可以看出部分碳酸钙特征吸收峰附近的波数变量其B系数值较高,表明此波段范围的波数变量对碳酸钙的预测影响显著,同时也说明模型的建立过程充分利用了碳酸钙的特征吸收。除此以外,在3 000～2 800 cm-1(C—H),1 700～1 600 cm-1(C=O)等波段其B系数值也很高,这也证实了与此相关的有机物官能团所在波数变量也显著影响了碳酸钙的预测。而在一些波段如3 500～3 000 cm-1(O—H,N—H和C—H)其B系数值相对较低,说明产生这些吸收波段的官能团在此模型中的贡献相对较小。3 讨 论
本文编号：3412905
【文章来源】：水土保持研究. 2020,27(02)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
坡面土壤、沟道土壤和沉积泥沙样品的中红外漫反射光谱
根据以上分析结果筛选出最优的PLSR(SG-Der1st)模型对样品碳酸钙含量进行预测,将其预测值和测定值作对比,见图2。从图中可以看出,对于土壤来说,预测值和测定值在整个数据集范围内有很好的一致性,基本均匀分布在1∶1线附近,且预测精准度高;沉积泥沙的预测值和测定值也在1∶1线附近均匀分布,但碳酸钙含量较高的沉积泥沙样本均被略微低估。PLSR(SG-Der1st)模型的B系数如图3所示。B系数是由观测到的Y值和PLSR评分为最优的PLSR因子数所决定的,系数包含有驱动PLSR模型最重要的光谱信息,能表明各波数变量在建模中的贡献大小[20]。系数的绝对值大小代表对应的波数变量在土壤属性分析中解释变异的重要程度。当系数的绝对值越大,表明该波数变量在模型建立中的相对贡献越大。从图中可以看出部分碳酸钙特征吸收峰附近的波数变量其B系数值较高,表明此波段范围的波数变量对碳酸钙的预测影响显著,同时也说明模型的建立过程充分利用了碳酸钙的特征吸收。除此以外,在3 000～2 800 cm-1(C—H),1 700～1 600 cm-1(C=O)等波段其B系数值也很高,这也证实了与此相关的有机物官能团所在波数变量也显著影响了碳酸钙的预测。而在一些波段如3 500～3 000 cm-1(O—H,N—H和C—H)其B系数值相对较低,说明产生这些吸收波段的官能团在此模型中的贡献相对较小。
PLSR(SG-Der1st)模型的B系数如图3所示。B系数是由观测到的Y值和PLSR评分为最优的PLSR因子数所决定的,系数包含有驱动PLSR模型最重要的光谱信息,能表明各波数变量在建模中的贡献大小[20]。系数的绝对值大小代表对应的波数变量在土壤属性分析中解释变异的重要程度。当系数的绝对值越大,表明该波数变量在模型建立中的相对贡献越大。从图中可以看出部分碳酸钙特征吸收峰附近的波数变量其B系数值较高,表明此波段范围的波数变量对碳酸钙的预测影响显著,同时也说明模型的建立过程充分利用了碳酸钙的特征吸收。除此以外,在3 000～2 800 cm-1(C—H),1 700～1 600 cm-1(C=O)等波段其B系数值也很高,这也证实了与此相关的有机物官能团所在波数变量也显著影响了碳酸钙的预测。而在一些波段如3 500～3 000 cm-1(O—H,N—H和C—H)其B系数值相对较低,说明产生这些吸收波段的官能团在此模型中的贡献相对较小。3 讨 论
本文编号：3412905
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