本文選題：Vis-NIR光譜　切入點(diǎn)：土壤質(zhì)地　出處：《河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高基于VIS-NIR光譜的土壤質(zhì)地預(yù)測(cè)精度,引入了正交信號(hào)校正(OSC)光譜預(yù)處理算法。分別用原始光譜、微分處理、OSC處理光譜,建立偏最小二乘回歸(PLSR)模型。結(jié)果表明,OSC-PLSR模型驗(yàn)證精度高于其他兩種方法所建模型,砂粒含量OSC-PLSR模型的RMSEp為5.94,粘粒含量OSC-PLSR模型RMSEp為1.25,相比PLSR模型,分別降低22.22%和9.42%。OSC算法在土壤質(zhì)地的VIS-NIR反演中能有效消除不相關(guān)因素的影響,提高模型預(yù)測(cè)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.
【作者單位】： 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院;河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41201210)
【分類號(hào)】：S151.9

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本文編號(hào)：1593296