基于正交信号校正的Vis-NIR光谱土壤质地预测

摘要：

为提高基于VIS-NIR光谱的土壤质地预测精度,引入了正交信号校正(OSC)光谱预处理算法.分别用原始光谱、微分处理、OSC处理光谱,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型.结果表明,OSC-PLSR模型验证精度高于其他两种方法所建模型,砂粒含量OSC-PLSR模型的RMSEp为5.94,粘粒含量OSC-PLSR模型RMSEp为1.25,相比PLSR模型,分别降低22.22％和9.42％.OSC算法在土壤质地的VIS-NIR反演中能有效消除不相关因素的影响,提高模型预测精度.

关键词：Vis-NIR光谱、土壤质地、正交信号校正、偏最小二乘回归

所属期刊栏目：51

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目41201210

在线出版日期：2017-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：408-413