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基于去包絡(luò)線和連續(xù)投影算法的棗園土壤電導(dǎo)率光譜檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-03 03:52
  選取新疆阿拉爾市典型極端干旱區(qū)為研究對(duì)象,利用土壤高光譜特征對(duì)土壤電導(dǎo)率進(jìn)行反演。為了準(zhǔn)確快速檢測(cè)土壤電導(dǎo)率,通過(guò)獲取南疆阿拉爾市紅棗種植區(qū)土壤電導(dǎo)率和高光譜信息,在去包絡(luò)線處理基礎(chǔ)上,分別采用相關(guān)性分析法和連續(xù)投影算法(SPA)篩選特征波長(zhǎng),并建立特征波長(zhǎng)與土壤電導(dǎo)率的偏最小二乘回歸模型,使用均方根誤差(RMSE)、決定系數(shù)(R2)以及相對(duì)分析誤差(RPD)對(duì)不同處理方法的模型效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,基于原始光譜直接使用相關(guān)性分析法的預(yù)測(cè)精度RMSE=0.85566,R2=0.7479,RPD=2.7569;通過(guò)去包絡(luò)線處理使用相關(guān)性分析篩選特征波長(zhǎng)后,模型的預(yù)測(cè)精度RMSE=0.44490,R2=0.9500,RPD=6.4510;基于原始光譜使用SPA選擇特征波長(zhǎng)后,模型的預(yù)測(cè)精度RMSE=0.31178,R2=0.9707,RPD=8.4445;通過(guò)去包絡(luò)線處理使用SPA選擇特征波長(zhǎng)后,模型的預(yù)測(cè)精度RMSE=0.30173,R2=0.9764,RPD=9.3215。綜...

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【文章目錄】:
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 樣品采集與土壤電導(dǎo)率測(cè)定
    1.3 土壤光譜測(cè)定
    1.4 建模方法及評(píng)價(jià)指標(biāo)
        1.4.1 去包絡(luò)線算法
        1.4.2 相關(guān)性分析
        1.4.3 SPA方法
        1.4.4 PLSR方法
        1.4.5 反演精度檢驗(yàn)
2 結(jié)果與分析
    2.1 相關(guān)性分析法與PLSR模型
    2.2 SPA特征波長(zhǎng)選擇與PLSR模型
    2.3 PLSR模型定量反演精度比較
3 討 論
4 結(jié) 論



本文編號(hào):3988133

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