基于PLSR-BP复合模型的红壤有机质含量反演研究

国佳欣徐喆朱青江叶枫赵小敏郭熙

江西农业大学;

摘要：

对红壤地区土壤有机质进行快速预测,以满足智慧农业与精准施肥的需要.以江西省奉新县北部为研究区域,采用1 km×1 km标准格网划分研究区进行采样,共得到红壤样本248个.对土壤光谱进行了包含分数阶导数在内的3种数学变换方法,将经过P=0.01显著性检验的波段用于模型的构建,选用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络建立土壤有机质含量预测模型.结果表明:当对红壤光谱数据进行1.5阶导数变换后再使用PLSR-BP复合模型对土壤有机质含量进行预测时的结果为最优,训练集R2=0.89,RMSE=4.68 g·kg-1,验证集R2=0.87,RMSE=5.55 g·kg-1,RPD=2.75.1.5阶导数对红…展开v

关键词：红壤、有机质、分数阶导数、偏最小二乘回归、BP神经网络

所属期刊栏目：57

分类号：S158.2;TP7(土壤学)

资助基金：国家重点研发计划项目;江西省赣鄱英才"555"领军人才项目

在线出版日期：2020-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：636-645