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文檔簡介
1、土壤有機(jī)質(zhì)是土壤的重要組成部分,獲取土壤有機(jī)質(zhì)信息對農(nóng)民了解土壤肥力、科學(xué)管理施肥和提高糧食產(chǎn)量都有很大的幫助。傳統(tǒng)土壤有機(jī)質(zhì)測量采用的是實驗室化學(xué)檢測方法,它有對測試人員素質(zhì)要求高、耗時耗力、成本高等缺陷,不符合現(xiàn)代數(shù)字化農(nóng)業(yè)快速發(fā)展的需求。因此,亟需一種快速、實時、精準(zhǔn)的檢測手段對土壤有機(jī)質(zhì)進(jìn)行測量。本研究基于可見-近紅外光譜檢測技術(shù)對土壤有機(jī)質(zhì)進(jìn)行光譜建模和儀器研制,實驗土壤樣本共104個,采自浙江上虞、富陽、場口等十個地區(qū);采用
2、的光譜儀是美國ASD公司生產(chǎn)的FieldSpec-3型光譜儀,波長范圍為350-2500nm。主要研究內(nèi)容和結(jié)果有:
(1)不同地區(qū)土壤的有機(jī)質(zhì)光譜特征不一樣,利用智能算法可對這些特征信息建立“有機(jī)質(zhì)-光譜”模型;通過光譜預(yù)處理、波長間隔優(yōu)化、數(shù)據(jù)壓縮、小波變換和特征波段提取等手段,可以起到降低數(shù)據(jù)維數(shù),改善數(shù)據(jù)可釋性以及提取有效光譜信息等作用。
(2)應(yīng)用去分解預(yù)處理算法,可改善PLSR模型效果;當(dāng)全譜平均間隔取1
3、0時,得到PLSR模型最佳預(yù)測效果R2=0.944,RPD=4.22;使用13個PCs作為BPAN輸入得到模型PC-BPANN的最佳預(yù)測效果R2=0.957,RPD=4.81;結(jié)合小波系數(shù)建立PLSR模型的最佳預(yù)測效果為R2=0.942,RPD=4.16;利用競爭適應(yīng)再加權(quán)抽樣方法提取的特征波段建立PLSR模型得到驚人的預(yù)測效果R2=0.972,RPD=5.93;利用遺傳算法得到precision模型、F-test模型和global模型
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