土壤有機質（SOM）是土壤肥力重要指標之一�？焖�,無損且準確地預測SOM含量對于保護和提升土壤肥力有重要作用�？梢�-近紅外（vis-NIR）光譜結合偏最小二乘回歸（PLSR）模型在土壤屬性估測中廣泛使用,目的是探討通過Bootstrap抽樣提高PLSR的預測能力和泛化能力。以江西、浙江和湖南三省水稻土為研究對象,采集了523個耕層（0～20 cm）土壤樣本,比較偏最小二乘回歸（PLSR）和Bootstrap-PLSR兩種回歸模型在估測SOM的精度和泛化能力;利用確定系數（R~2）,均方根誤差（RMSE）和性能指標（RPIQ,標準差與四分位間距離的比值）來評估預測的準確度,利用Bootstrap抽樣后預測值的95%置信區(qū)間和實測值的分布情況、欠擬合和過擬合PLSR和Bootstrap-PLSR回歸因子的差異來分析Bootstrap-PLSR模型的泛化能力和穩(wěn)定性。研究表明:使用Bootstrap-PLSR預測的SOM含量的預測精度（R~2=0.76,RMSE=5.82,RPIQ=2.51）高于PLSR模型（R~2=0.72,RMSE=6.27,RPIQ=2.33）。Bootstrap抽樣... 

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【文章目錄】：
1 材料和方法
    1.1 研究區(qū)和土壤采集
    1.2 光譜測量與預處理
    1.3 偏最小二乘回歸（PLSR）模型
    1.4 Bootstrap抽樣
    1.5 模型性能評價
2 結果與分析
    2.1 數據描述性評價
    2.2 PLSR模型Bootstrap抽樣前后預測精度比較
3 討論和結論
    3.1 討論
    3.2 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于主成分分析的最小數據集的肥力指數構建[J]. 楊梅花,趙小敏,王芳東,郭熙,謝文.  江西農業(yè)大學學報. 2016(06)
[2]基于綜合指數的吉安縣耕地質量監(jiān)測[J]. 楊梅花,王芳東,趙小敏,郭熙.  江西農業(yè)大學學報. 2014(04)
[3]基于可見-近紅外光譜變量選擇的土壤全氮含量估測研究[J]. 楊梅花,趙小敏.  中國農業(yè)科學. 2014(12)

碩士論文
[1]基于高光譜遙感的土壤有機質預測建模研究[D]. 李曦.浙江大學 2013



本文編號：3680976