土壤全氮田间Vis/NIR光谱测定方法研究

应用Vis/NIR光谱直接测定原始土壤属性具有重要的研究和应用价值。选取我国中部水稻土和潮土共103个土样,对比分析了两种土壤在田间环境下的湿态(R_w)和干态(R_d)光谱特征。采用相对变换光谱方法对湿态光谱进行了处理,结果表明该方法能够有效降低土壤水分的干扰和消除部分噪声,得到的变换光谱(R_n)与干态光谱在信息量和特征方面具有很高的相似度。以此建立了土壤TN的PLS回归估计模型,检验结果表明,R_n对水稻土和潮土TN的估计模型精度均高于R_w,修正判定系数分别从0.26和0.46提高到0.53和0.62。因此,相对光谱变换方法能够有效提高应用田间土壤光谱估计土壤参数的能力,建立的PLS模型可以用于测定TN含量,研究结果可作为实现田间实时分析土壤属性的工作基础。     

基于可见-近红外光谱比较主成分回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络对土壤氮的预测研究

建模方法是影响可见-近红外光谱定量结果的主要因素之一。在470～1000nm波段的12个土壤剖面对48个剖面样经过风干、研磨、过筛后进行光谱采集。经一阶微分变换及Savizky-Golay平滑处理后,分别应用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络(BPNN)3种方法建立土壤全氮(TN)的定量模型。PCR与PLSR两线性模型的决定系数(R2)分别为0.74和0.8,其剩余预测偏差(RPD)分别为2.23和2.22,但两模型仅能用于TN的粗略估计。由PCR提供主成分数,PLSR提供潜变量(LV)数分别作为BPNN的输入所构建的两个非线性模型均明显优于线性模型PCR和PLSR。其中以4个LV作为输入的BPNN-LV模型预测性能最优,R2以及RPD分别达到0.9和3.11。实验结果表明,提取可见-近红外光谱的PLSR LV因子作为BPNN的输入,所建定量模型可用于土壤氮纵向时空分布的快速准确预测。