田间行走式测定的红外光谱数据与土壤质地之间的相关性研究

近红外光谱是利用漫反射来分析物质的某些化学性质,已在农业及其他许多领域得到广泛应用。尽管在实验室条件下,研究证明可以应用近红外光谱分析技术来快速、方便地测定土壤参数,但在田间大范围内应用红外光谱快速测定来分析土壤性质,仍然缺乏研究;该研究以田间行走式设备获取的红外光谱数据为基础,分析和比较了不同数据处理技术下红外光谱信息与土壤质地之间的相关性,发现应用基于算术运算的波段组合技术可以明显地提高红外光谱信息与土壤质地之间的相关性,为田间光谱数据的分析处理与应用提供了依据。     

基于变量选择的偏最小二乘回归法和田间行走式近红外光谱进行土壤碳含量测定研究

针对田间状态下通过行走式设备获取的近红外反射光谱数据,存在干扰因素多,数据获取环境复杂多变,比实验室条件下建立土壤碳预测模型更加困难的情况,研究了通过变量选择来提高模型质量的效果及有效性。从独立检验数据集来分析,与采用所有变量所建模型的预测精度相比,进行变量选择后的预测精度,均有不同程度的提高,说明在建立土壤碳预测模型时,进行光谱变量选择,是有益和必要的。基于无信息变量消除法(UVE)和无信息变量消除-连续投影法(UVE-SPA)进行变量选择所建模型的预测精度较高,而SPA和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)的效果较差;对于协同区间最小二乘法而言,分割的区间数、参与建模子区间数的变化,会对所建模型的预测精度产生影响,选择合适的区间分割数和子区间组合,可以获得与UVE和UVE-SPA相当的效果,但其不足是需要大量的运算来进行最优子区间组合的选择。