本文關(guān)鍵詞：基于光譜分析的農(nóng)田土壤養(yǎng)分測定方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西北農(nóng)林科技大學(xué)》 2015年

基于光譜分析的農(nóng)田土壤養(yǎng)分測定方法研究

陳煦  

【摘要】：土壤有機質(zhì)、速效氮和速效磷是影響農(nóng)作物生長的主要限制因素之一,為實施精準(zhǔn)施肥,迫切需要對土壤養(yǎng)分進行快速檢測。本文針對土壤養(yǎng)分含量缺乏田間快速測定方法和儀器的實際,采用便攜式光譜儀,以關(guān)中塿土為研究對象,通過研究光譜與農(nóng)田土壤成分之間的關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型,并通過比較光譜預(yù)處理方法優(yōu)化實驗?zāi)Ｐ?最后實驗選取最優(yōu)的建模標(biāo)定方法建立土壤有機質(zhì)、速效磷和速效氮含量檢測模型并進行測試,為機載土壤養(yǎng)分實時測定提供依據(jù)。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)通過試驗探明近紅外光譜儀的采集高度。在西北農(nóng)林科技大學(xué)試驗田及周邊玉米田塊采集土壤樣品160份,用便攜式近紅外光譜儀在5、7、10、12、15cm等不同高度,采集未經(jīng)研磨的土壤樣本900-1700nm范圍的光譜數(shù)據(jù),用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立土壤有機質(zhì)含量預(yù)測模型,結(jié)果表明,采樣高度為10cm時模型的預(yù)測效果最佳。(2)探明了較優(yōu)的剔除原始數(shù)據(jù)異常樣本及不同樣本劃分方法。針對光譜數(shù)據(jù)和數(shù)值含量數(shù)據(jù),分別采用主成分分析(Principal component analysis,PCA)得分圖和3倍標(biāo)準(zhǔn)差準(zhǔn)則對其進行判斷和剔除,結(jié)果表明剔除后的預(yù)測精度有明顯改善。分別采用隨機劃分、Kennard-Stone(KS)劃分和X-Y共生矩陣法(Sample set partitioning based on joint x-y distance,SPXY),對剔除異常樣本后的光譜數(shù)據(jù)進行劃分,用不同劃分方法建立土壤有機質(zhì)含量預(yù)測模型進行測試,結(jié)果表明,SPXY樣本劃分方法的效果更佳。(3)通過對不同特征波長選擇方法的分析與實驗,探明較優(yōu)的有機質(zhì)含量和速效磷含量建模時有效波長選擇方法。由于全波段波長冗余且每個樣本的光譜數(shù)據(jù)存在譜峰重疊問題,尋找對模型起關(guān)鍵作用的有效波長是建模的關(guān)鍵,故對其用連續(xù)投影法(Successive projections algorithm,SPA)、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、基于穩(wěn)定的競爭性自適應(yīng)加權(quán)抽樣法(sCARS)和隨機蛙跳算法(Random frog),對土壤900-1700nm的波長進行篩選試驗并對所選波長點用偏最小二乘法建立模型,發(fā)現(xiàn)預(yù)測有機質(zhì)含量時用SPA算法時Rc2為0.8559雖然相比全波長的0.8982略微下降4.9%,但Rp2為0.7952與全波段的0.6647相比有所升高;預(yù)測速效磷含量時用sCARS方法選擇的波長點可濾除96.25%的冗余信息且建模結(jié)果最好。(4)建立了土壤有機質(zhì)、速效氮和速效磷含量的預(yù)測模型。選擇線性分析方法中的多元線性分析、主成分分析、偏最小二乘法和非線性分析方法中的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial basis function,RBF),小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Wavelet neural network,WNN)和最小二乘支持向量機(Least squares-support vector Machine,LS-SVM)等方法進行對比分析,結(jié)果表明:用PLS建立的預(yù)測模型有機質(zhì)含量測定值和預(yù)測值之間的決定系數(shù)為0.8019,均方根誤差為0.1794;用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的決定系數(shù)和均方根誤差分別為0.8281和0.1646,2種模型均具有較高的精度,可對土壤有機質(zhì)含量進行快速預(yù)測。對于土壤速效磷含量的預(yù)測,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模效果較好的是LSSVM,其預(yù)測決定系數(shù)Rp2為0.8325比RBF的0.8130提高了2.4%,比WNN的0.7450提高了10.5%,預(yù)測均方根誤差RMSEP為8.4733。對于土壤速效氮含量的快速測定,分別用線性和非線性方法建立模型,比較結(jié)果發(fā)現(xiàn)預(yù)測效果均不能達到實際的應(yīng)用要求。通過實驗可知:線性模型較為簡單,具有良好的推廣價值,但精度不高且魯棒性較差,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在樣品含量范圍較大時,更適應(yīng)實際應(yīng)用。(5)為進一步提高土壤養(yǎng)分預(yù)測精度,嘗試用深度學(xué)習(xí)中的DBN建立土壤速效磷預(yù)測模型,結(jié)果表明,DBN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型Rp2為0.8879,比WNN的預(yù)測精度提高了16.1%,且RMSEP僅為1.7166,充分顯示DBN具有更優(yōu)的特征初始值,且自動學(xué)習(xí)特征,極大簡化了模型的復(fù)雜性,運算速度加快用時較短,能更好地解決土壤速效磷含量的模型預(yù)測推廣問題。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S158
【目錄】：

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