本文關(guān)鍵詞：便攜式短波近紅外光譜儀器檢測(cè)土壤總氮含量研究

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【摘要】：基于便攜式短波近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)了土壤總氮含量。采集浙江省文城地區(qū)農(nóng)田土壤樣本243個(gè),將土壤樣本分為三組,一組未經(jīng)過(guò)粉碎、過(guò)篩等處理,一組做過(guò)2mm篩處理,一組過(guò)0.5mm篩過(guò)處理,采用usb4000便攜式光譜獲取土壤光譜數(shù)據(jù),結(jié)合(savitzky-golay,SG)平滑算法,波長(zhǎng)壓縮算法和小波變換對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后采用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)、隨機(jī)青蛙和連續(xù)投影算法進(jìn)行特征波長(zhǎng)選擇。基于全光譜建立了偏最小二乘回歸和基于特征波長(zhǎng)建立了極限學(xué)習(xí)機(jī)和LS-SVM模型。結(jié)果表明過(guò)篩處理后的樣本模型結(jié)果優(yōu)于未過(guò)篩的樣本模型結(jié)果,過(guò)0.5mm篩處理的土壤樣本模型預(yù)測(cè)結(jié)果略優(yōu)于過(guò)2mm篩處理的土壤樣本模型預(yù)測(cè)結(jié)果,最優(yōu)預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)為0.63,預(yù)測(cè)均方根誤差為0.007 9,剩余預(yù)測(cè)偏差為1.58。表明便攜式儀器檢測(cè)土壤總氮含量,經(jīng)過(guò)過(guò)篩處理的土壤樣品檢測(cè)結(jié)果優(yōu)于未過(guò)篩土壤樣品檢測(cè)結(jié)果,建議土壤樣品檢測(cè)總氮含量時(shí)需經(jīng)過(guò)過(guò)篩處理,這樣得到的結(jié)果較為理想,在此基礎(chǔ)上采用性能較好的光譜儀器采集數(shù)據(jù),以減小原始光譜噪聲。
【作者單位】： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;華東交通大學(xué)軌道交通學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 便攜式短波近紅外光譜 土壤總氮 LS-SVM
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61134011) 江西省科技支持項(xiàng)目(2014BDH80021)資助
【分類(lèi)號(hào)】：S151.9;O657.33
【正文快照】： 引言我國(guó)目前“測(cè)土配方施肥”多采用傳統(tǒng)化學(xué)測(cè)試方法獲取土壤養(yǎng)分含量信息,傳統(tǒng)的土壤總氮含量測(cè)定基于化學(xué)分析方法,比較費(fèi)時(shí)和繁瑣,測(cè)量周期長(zhǎng),過(guò)程復(fù)雜,成本高,大大限制了“測(cè)土配方施肥”推廣和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,難以滿足快速監(jiān)測(cè)土壤總氮含量的需求。土壤總氮含量是鑒別土

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本文編號(hào)：619757