土壤养分的近红外漫反射光谱预测模型分析

摘要：

针对土壤养分近红外漫反射光谱数据分析的预测问题,分别利用主成分回归和偏最小二乘回归的方法建立土壤样品的近红外漫反射光谱全氮含量的数学模型,比较模型的预测精度.研究结果表明,采用主成分回归法建模预测结果的均方根误差RMSEP为0.040;偏最小二乘回归法建模的RMSEP为0.034,通过模型验证得到的全氮含量预测值与实际值相关性分析得到主成分回归法决定系数R2=0.873 1,偏最小二乘回归法R2=0.903 5,表明偏最小二乘回归法所建模型预测精度优于主成分回归法.该研究为提高近红外光谱法土壤养分检测精度提供了依据.

关键词：近红外光谱、土壤、主成分回归、偏最小二乘、全氮含量

所属期刊栏目：24

分类号：S153.621(土壤学)

资助基金：天津市高等学校科技发展基金计划项目“基于三维荧光光谱土壤中多环芳烃检测方法研究”20140621;天津市自然科学基金项目“基于二维相关荧光谱土壤中PAHs信息提取及检测方法研究”14JCYBJC30400;天津农学院科学研究发展基金计划项目“基于光谱融合的土壤养分快速检测技术”2013N05

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60