基于高光谱分析的植烟土壤有机质和全氮含量预测研究

发布时间：2017-09-19 08:15

  本文关键词：基于高光谱分析的植烟土壤有机质和全氮含量预测研究

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【摘要】：为实现植烟土壤有机质和全氮含量的快速、准确测定,以120份豫中烟区潮褐土为研究对象,在室内条件下采集并研究了土壤有机质和全氮与高光谱400~2400 nm波段的定量反演关系。光谱经Savitzky-Golay平滑滤波后采用偏最小二乘回归(Partial least square regression,PLSR)方法,建立了土壤高光谱与有机质和全氮间的定量反演模型,对比了3种光谱变换形式及5种预处理方法对模型的影响。结果表明,光谱经一阶微分(FDR)或倒数对数(lg(1/R))变换后,建模系数有所提高;不同预处理方法的反演模型精度差异明显,正交信号校正(OSC)明显优于其他光谱预处理方法。采用FDR-OSC建立的土壤有机质和lg(1/R)-OSC建立的土壤全氮模型预测效果最好,预测模型决定系数R~2分别为0.948和0.919,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.316 g·kg~(-1)和0.091 g·kg~(-1),相对分析误差(RPD)分别为4.26和4.07,是豫中烟区潮褐土有机质和全氮含量的最佳预测模型。采用高光谱技术结合OSC-PLSR方法对植烟土壤有机质和全氮含量进行高精度预测是可行的。
【作者单位】： 河南农业大学国家烟草栽培生理生化研究基地;吉林烟草工业有限责任公司;河南省烟草专卖局(公司);
【关键词】： 植烟土壤 高光谱 有机质 总氮 偏最小二乘回归
【基金】：吉林烟草工业有限责任公司重点科技攻关项目(JY2013001)
【分类号】：S153.6
【正文快照】：

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本文编号：880517