基于可见/近红外光谱技术的林地土壤氮含量测定

摘要：

提出一种利用可见/近红外光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的方法.利用不同方法实现了土壤光谱的预处理,并以偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合多远散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.891与0.885.为优化模型,对预处理后的光谱数据采用主成分分析法(PCA)降维,以最小二乘支撑向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型,其校正集与预测集R2分别提高至0.921与0.917,具有比PLS算法更高的精度.结果表明:以可见/近红外光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的,其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法,而LS-SVR则是建模的优选方法.

关键词：可见/近红外光谱、氮、土壤肥力、偏最小二乘、支持向量机

所属期刊栏目：29

分类号：S714.5;O657.33(林业基础科学)

资助基金：国家"973"计划前期研究专项2007CB416608

在线出版日期：2013-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3879-3883